在高速铁路日益发展的今天，接触网作为电力供应的“生命线”，其稳定性和安全性直接关系到列车的正常运行和乘客的安全，而接触网检测车，作为专门用于检测和评估接触网状态的重要工具，其作用愈发凸显。
如何实现精准高效地检测，是当前面临的一大挑战，传统的检测方法往往依赖于人工目视检查，不仅效率低下，而且难以避免主观误差和遗漏，而现代接触网检测车，虽然引入了先进的传感器和数据处理技术，但在复杂多变的铁路环境中，如何有效整合多源信息、提高检测精度和效率，仍是一个待解的难题。
针对这一问题，我们提出了一种基于机器学习和大数据分析的接触网检测新方法，该方法通过在检测车上安装高精度的传感器阵列，实时采集接触网的几何尺寸、磨损情况等数据，并利用机器学习算法对数据进行深度分析和处理，结合历史数据和实时环境信息，构建出更加精确的检测模型，有效提高了检测的准确性和效率。
随着人工智能和物联网技术的不断发展，接触网检测车将更加智能化、自动化，为铁路供电系统的安全保障提供更加坚实的支撑。
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