【摘 要】
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为了消除弓网燃弧对地铁运行状态的影响，精确定位燃弧点，文章在探究弓网燃弧机理与危害的基础上，对目前弓网燃弧检测方法与技术进行分析后，设计一种基于图像处理的非接触式紫外弓网燃弧检测装置。系统采用基于局部标准差的局部自适应对比度增强算法（LACE）实现对燃弧图像灰度处理，采用SUSAN核算子对图像进行精确的边缘提取，最后通过深度学习算法完成对燃弧的识别。对不同工况下现场采集的图像进行实验验证，结果表明
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为了消除弓网燃弧对地铁运行状态的影响，精确定位燃弧点，文章在探究弓网燃弧机理与危害的基础上，对目前弓网燃弧检测方法与技术进行分析后，设计一种基于图像处理的非接触式紫外弓网燃弧检测装置。系统采用基于局部标准差的局部自适应对比度增强算法（LACE）实现对燃弧图像灰度处理，采用SUSAN核算子对图像进行精确的边缘提取，最后通过深度学习算法完成对燃弧的识别。对不同工况下现场采集的图像进行实验验证，结果表明该方法对燃弧识别可行性强、识别精度高，可以为保障地铁良好运行状态提供重要支撑。
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