我国高速电气化铁路在近十年来正进行着跨越式发展,铁路运输任务也逐渐加重,保障铁路安全运输成为重中之重。为切实确保列车可以保持安全稳定运作,关注接触网供电设备状态,做好维护工作存在着积极价值。从当下来看,接触网悬挂检测监测基本采用人工巡视和普通单个模拟摄像机拍摄录像相结合的方式,其效率及准确率低下。针对接触网悬挂状态检测涉及方面广难度大的问题,论文开展了针对接触网关键部件检测系统的研究。本文根据接触网系统的运营特点和实际检测要求,提出了一种基于安装在作业车上的接触网悬挂状态系统。系统的研发包括硬件设备、智能检测算法以及软件界面三大部分。其中硬件设计包括了利用高速摄像机组和补光光源,实现接触网悬挂全天候高清动态成像。针对采集得到的接触网悬挂状态图像,基于机器学习原理,设计基于PCA降维后的HOG与LBP融合特征算法,针对光照条件差异条件下、复杂质量图像条件下的图像识别操作与定位操作提供了较好方案,为开口销缺失识别提供了高清螺母区域图像结果。选择大量正常状态的图像作为基准,并纳入缺陷图像,探究开口销缺失问题与螺母形状差异问题,在这里选择模板匹配为基础,计算特征值相结合为判据的状态检测方法,识别开口销缺失状态并预警。系统软件设计部分选用2.4.9 Open CV与icrosoft 2010 Studio Visual M作算法求解和用户界面的开发。系统实现了图像的快速采集与显示,并实现图像识别、开口销缺失预警等功能。对多个线路进行实际运用,在条件差异的环境中针对悬挂状态图像测试分析,以考察接触网悬挂状态检测系统设计的应用效果与价值。