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由于列车长期高速运行,接触网腕臂会发生管帽脱落的现象。没有管帽的保护,腕臂容易进入杂物,从而引起腕臂的锈蚀、结构失稳等问题,影响铁路的安全运行。目前,铁路局主要采用图像监测结合人工查看的方法检查管帽脱落与否。该方法不仅效率较低,而且工作量巨大。针对管帽对象较小、管帽样本不均衡和管帽数据集较小等问题,依据计算机视觉理论,使用基于目标检测模型的方法,并结合迁移学习技术,进行管帽脱落的识别,可以显著提高管帽脱落的检测效率。通过试验调整R-CNN架构的结构,选择合适的预训练模型,改变主干网络的训练模式,选择