高速铁路的快速发展和对运营品质的需求,对牵引供电系统供电设备的安全运行提出了更高的要求。由于接触网无备用,且需承受高速列车受电弓的动态取流,所以其设备状态的好坏直接影响到行车。当前,铁路已投入运行的4C装置在图像智能识别技术方面主要采用模板匹配等传统的图像处理算法,其存在对不同线路的普适性差、精度提高难度大、运算效率较低的问题,还需进行深入研究以使4C装置发挥更大的价值。本文首先研究分析接触网悬挂状态检测监测装置智能图像识别的需求,并根据我国已建成投入使用的高铁接触网类型和常见的支持装置典型缺陷提出了图像算法的基本目标。然后基于HALCON实现了一种基于模板匹配的平腕臂U型抱箍的定位算法和一种基于连通域分析和局部动态阈值等传统图像处理技术的平腕臂U型抱箍开口销缺失检测算法。该算法可以实际应用于接触网悬挂状态检测监测装置中,虽然取得了一定的效果,但是并不能很好地满足接触网悬挂状态检测监测装置智能图像识别的需求,为了规避传统图像检测方法普适性差、开发效率低等不足,充分发挥智能图像识别的价值,提高检测数据的分析效率,提出了基于深度学习的高铁接触网支持装置零部件定位图像算法。在基于深度学习的高铁接触网支持装置零部件定位算法中,基于Caffe深度学习框架,选用基于VGG16基础网络的Faster R-CNN目标检测算法,制作足量丰富的图像数据集并完成对卷积神经网络的训练,得到训练的卷积神经网络模型。最后,运用训练得到的模型对采集到的多条实际线路的高铁接触网支持装置图像进行支持装置零部件定位,对比分析与传统图像算法的实验结果,验证了基于深度学习的高铁接触网支持装置零部件定位算法的可行性与有效性,进而可以推广到实现其他零部件的定位,从而提升检测图像数据的效率。