输电线路是电力系统的重要组成部分,承担着电能输送的关键任务,因此,其安全稳定运行是整个电力系统能够正常工作的前提。鸟害是影响输电线路正常运行的重要原因,因此需要对其进行状态检测。针对目前输电线路鸟害防治不及时,鸟情检测方法少、效率低等问题,本文设计了一种输电线路鸟情检测系统,重点研究并提出了基于智能视频分析技术的鸟情检测算法,能够可靠的检测并统计输电线路区域飞过与停留的鸟类数量,方法适应性强,可行度高。本文分析并确定了输电线路鸟情检测的具体方法,给出了鸟情检测系统的整体设计实现方案。基于智能视频分析技术,按照运动目标提取、鸟类目标识别和鸟类数量统计三步完成了鸟情检测算法。针对运动目标提取部分,研究分析了三种较为经典的目标检测算法的原理和特点,综合考虑野外复杂背景变化对目标检测的干扰,结合多帧序列图像建模的思想,基于帧差法原理提出了改进多帧差算法;根据差分图像特点和大津算法原理,提出了自适应二值化阈值选择方法,并通过形态学算法、轮廓面积排除等方法去除非目标噪声。针对鸟类目标识别部分,基于SVM机器学习算法分析并选择合适的训练特征和模型参数训练了精确度高的鸟类识别模型,同时分析了鸟群飞行特征,提出了基于光流算法的多目标运动行为分析的鸟群识别算法。针对鸟类数量统计部分,基于Adaboost算法分析并选择合适的训练特征实现了飞行鸟群的目标检测定位和数量统计,提出了非目标区域去除和目标检测模板缩放范围计算的方法;针对输电线上停留的鸟类,通过帧差法提取目标,结合canny边缘检测和霍夫直线检测算法确定输电线边缘直线,并提出基于输电线区域目标轮廓矩形信息统计的鸟类数量统计和停留时间统计方法。本文提出了一种输电线路鸟情检测系统并设计了其实现方案,重点研究并提出了输电线路区域的运动目标检测算法、鸟类运动目标识别算法和鸟类目标数量统计和停留时间统计算法,有效的解决了输电线路鸟情检测问题,填补了输电线路鸟情在线检测技术的空白,为输电线路的鸟害防治提供了新的方法和手段,同时将智能视频分析技术引入输电线路智能在线监测系统中去,为输电线路的智能化在线监测奠定了理论基础。