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基于弱监督学习的高铁点云接触网系统部件提取研究

一、引言

随着高铁技术的快速发展，高铁点云接触网系统部件的精确提取变得尤为重要。高铁点云数据包含了丰富的三维信息，对于保障高铁运行安全、提高运维效率具有重大意义。然而，由于点云数据量大、结构复杂，传统的方法在处理时存在一定困难。近年来，弱监督学习在计算机视觉领域取得了显著的成果，为此类问题提供了新的解决方案。本文基于弱监督学习，对高铁点云接触网系统部件提取进行研究，旨在提高部件提取的准确性和效率。

二、研究背景及意义

高铁作为现代交通的重要组成部分，其安全性和稳定性对于保障人民生命财产安全具有重要意义。接触网系统是高铁的重要组成部分，其部件的精确