| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 高铁接触网4C装置检测系统 | 第13-14页 |
| 1.2.2 高铁接触网检测方法 | 第14-15页 |
| 1.3 研究目标、主要内容与章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 深度学习中的图像分类与目标检测 | 第17-28页 |
| 2.1 图像分类与目标检测简介 | 第17-19页 |
| 2.1.1 图像分类评价标准 | 第17页 |
| 2.1.2 目标检测评价标准 | 第17-19页 |
| 2.2 深度学习图像分类 | 第19-22页 |
| 2.2.1 卷积神经网络 | 第19-20页 |
| 2.2.2 经典卷积神经网络(以下简称CNN)模型 | 第20-22页 |
| 2.3 深度学习目标检测算法 | 第22-27页 |
| 2.3.1 R-CNN | 第22-24页 |
| 2.3.2 Fast R-CNN | 第24-25页 |
| 2.3.3 Faster R-CNN | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 接触网吊弦定位及缺陷检测 | 第28-43页 |
| 3.1 吊弦简介及缺陷分类 | 第28-29页 |
| 3.1.1 吊弦简介 | 第28页 |
| 3.1.2 吊弦缺陷分类 | 第28-29页 |
| 3.2 算法设计思路 | 第29-32页 |
| 3.2.1 采集图像分类 | 第29-31页 |
| 3.2.2 算法设计 | 第31-32页 |
| 3.3 算法实现 | 第32-37页 |
| 3.3.1 深度学习检测算法 | 第32页 |
| 3.3.2 支持装置判断算法 | 第32-33页 |
| 3.3.3 轻微松弛吊弦判断算法 | 第33-37页 |
| 3.4 实验与分析 | 第37-42页 |
| 3.4.1 深度学习检测算法实验 | 第37-39页 |
| 3.4.2 支持装置判断算法实验 | 第39-40页 |
| 3.4.3 轻微松弛吊弦判断算法实验 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 接触网绝缘子定位及缺陷检测 | 第43-62页 |
| 4.1 绝缘子简介及缺陷分类 | 第43-44页 |
| 4.1.1 绝缘子简介 | 第43页 |
| 4.1.2 绝缘子缺陷分类 | 第43-44页 |
| 4.2 算法设计思路 | 第44-45页 |
| 4.2.1 采集图像分类 | 第44-45页 |
| 4.2.2 算法设计 | 第45页 |
| 4.3 算法实现 | 第45-55页 |
| 4.3.1 深度学习定位算法 | 第45-48页 |
| 4.3.2 故障判断算法 | 第48-55页 |
| 4.4 实验与分析 | 第55-61页 |
| 4.4.1 深度学习定位算法实验 | 第55-58页 |
| 4.4.2 故障判断算法实验 | 第58-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 本文内容 | 第62-63页 |
| 5.2 研究展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 | 第66页 |