【摘要】随着国家对城市轨道交通运营建设的不断重视，对受电弓监测的安全性、可靠性、高效性提出了更高的要求，因此，对受电弓羊角异常的识别定位研究具有重要意义。本文运用了深度学习领域基于计算机视觉对受电弓羊角进行异常识别的智能检测方法，利用YOLOv3模型与传统图像处理算法，研究适用于检测羊角异常的缺陷智能识别模型，并在铁路现场证实其智能检测方法在真实环境下的时效性和可靠性。