目前地铁已经成为很多城市不可或缺的公共交通,地铁接触网作为地铁主要的供能来源,对其定期进行检测维护关乎着地铁的正常运行。传统的人工检测效率低耗时长,所以采用先进的技术对地铁接触网进行检测势在必行。随着机器视觉的巨大发展,其可以代替人工在一些领域进行作业,本文将在机器视觉的基础上结合目标检测和目标追踪的算法完成对地铁接触网的检测。本文主要研究内容:(1)介绍了一些图像预处理方法并对接触网图像进行处理,对比分析得出本文选用的预处理方式,然后对常见的边缘检测算子优缺点进行了分析;(2)对常用的目标检测算法光流法,帧间差分法以及背景差分法以及基于图像分割的目标检测算法进行了介绍,并根据接触网的实际情况对基于图像分割的目标检测算法进行改进,基于阈值分割和改进后的Canny算子边缘分割准确的完成对接触网的检测;(3)对常见的追踪算法Meanshift和Camshift算法进行原理分析,针对实际中出现的接触网丢失的情况,通过双目视觉中可以得到目标三维物理的特性以及两侧图像中目标运动趋势的一致性实现对接触网进行追踪。有效的解决了接触网丢失时的检测问题。最后针对左右相机图像中接触网均丢失的情况提出了通过直线拟合的解决方案。通过上述改进的算法可以有效的检测出接触网在图像中的位置,当接触线出现丢失时,可以很好的追踪出接触网的位置,完成对接触网的检测工作。