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铁路货运列车的自动摘钩是实现驼峰作业自动化的重要环节,为了完成货运列车自动摘钩工作,需要实现车钩的快速准确识别。通过当前广泛应用的YOLO_v2网络模型,研究针对货运列车在正常工作条件下车钩的识别问题,通过K-means聚类算法对YOLO_v2网络模型中anchor的个数进行调整优化,找出适用于本次车钩识别的最优anchor个数以及宽高维度,并通过训练自制具有明显目标特征数据集来获取更加准确的权重。结果表明改进YOLO_v2模型在精确度上达到92.6%;在召回率上达到了91.8%;在FPS上达到45