系统采用多套超紧凑面阵成像组件，基于机器视觉的图像模式识别技术，以及深度学习算法，对关键的接触网定位器区域的正反面进行抓拍，对接触网零部件的缺陷进行智能识别，包括：
1）刚性接触网绝缘子缺陷（破损、缺块）；
2）支撑装置螺栓松动；
3）柔性接触网吊弦（不受力、断股、断线）等
采用线激光成像、红外成像、紫外燃弧检测等光学监测技术，基于线结构光三维视觉原理，以及深度学习算法等，对受电弓、接触线及悬挂装置的各项动态参数进行高精度检测与监测，反映弓网的主要运行状态和安全性能，分析弓网的异常和故障，对弓网受流质量进行评价，为乘务员的应急处理提供故障及时报警，为管理部门及时提供接触网、受电弓的日常维护、紧急抢修等决策信息
系统利用线结构光三维视觉原理，将一体化线扫描成像组件安装在检测车或作业车车顶，通过成像位置计算出接触线相对摄像机的高度和横向偏移，再根据摄像机安装在车体上的位置，换算出接触线的导高和拉出值；
系统采用“光切图像测量技术”检测接触线的外形轮廓，利用拟合算法计算出接触线残存高度值、磨损范围、偏磨、波状磨耗等，并记录其位置输出数据及影像
