随着我国轨道交通的快速发展，接触网系统作为其重要组成部分，面临着复杂多变的应用环境。接触网的可靠性直接关系到交通的安全、效率和成本，因此，对其进行有效的监测和维护显得尤为重要。传统的接触网检修方式多依赖于人工巡检，不仅效率低下，而且难以发现早期缺陷，难以保障交通运行的主动性安全。

为了应对这一挑战，本研究着眼于基于视频的接触网故障状态智能感知与风险评估。这一研究方向旨在通过先进的视频分析技术，自主发现接触网设施的早期缺陷，从而推动安全保障从被动式向主动式转变。这不仅能够提高检修效率，还能有效预防因接触网故障引发的交通事故，保障乘客和运营人员的安全。

在实现这一目标的过程中，本研究针对自相似的结构化铁路场景观测，建立了从视觉观测信号到接触网部件服役状态的深度表达。这一表达模型能够准确地反映接触网部件的实际状态，为后续的故障识别和风险评估提供可靠的数据基础。

进一步地，本研究还构建了接触网服役状态演化机理的动态模型和服役状态异常识别模型。这两个模型能够动态地监测接触网的状态变化，及时发现并预警潜在的故障风险，为运维检修人员提供有力的决策支持。

值得一提的是，本研究在取得显著理论成果的同时，也积极将研究成果应用于实际。目前，本研究已申请7项发明专利，发表EI论文6篇，这些成果不仅丰富了轨道交通领域的技术储备，还为接触网运维检修提供了关键的技术支持。

综上所述，本研究通过基于视频的接触网故障状态智能感知与风险评估，为我国轨道交通的安全、高效运行提供了有力的技术保障。未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，相信这一研究方向将发挥更大的作用，推动我国轨道交通事业的持续发展。