电力系统是国家的命脉,输电线路是电力系统重要的组成部分,线路巡检对于保障电网安全运行而言至关重要。随着目前科学技术的发展,智能巡检技术已经逐步代替传统的人工巡检,利用直升机或无人机对输电线路进行检测已经成为线路巡检的重要方式。本文针对直升机或无人机在输电线路巡检中所采集到的图像或视频,研究基于巡检图像的输电线路缺陷检测与判定方法。论文主要研究工作如下:输电线路中待检目标的定位是实现输电线路缺陷检测的基础工作,论文分析了目前多种目标检测算法的性能及适用范围,基于YOL02目标检测算法设计实现了输电线路目标检测方法,该方法通过一次处理即可实现巡检图像中所有目标的识别与定位。经过网络结构的调整与相关参数的优化,使用本文构建的输电线路缺陷数据集进行实验,结果表明该方法能够对绝缘子和鸟窝进行识别和定位,通过对鸟窝的检测能够实现鸟害的判定。在输电线路绝缘子检测定位的基础上,论文研究了绝缘子爆裂缺陷的判定方法。通过对绝缘子图像特征进行分析,设计了基于特征模式匹配的爆裂绝缘子判定方法。该方法能够对绝缘子串方向进行校正,提取绝缘子HOG特征并进行逐个匹配,实现绝缘子爆裂缺陷的判定。使用航拍获取的绝缘子图像对该方法进行实验,结果显示其具有较高的准确性。