基于图像的输电线路缺陷识别以输电线路在线监测图像、无人机巡视图像、人工巡视图像等为数据源，通过深度学习、人工智能、机器视觉等技术，从图像/视频中获取目标状态信息，进行健康度评价，具有识别精度高、识别速率快、并发性高等特点。该技术目前对防震锤爆裂、绝缘子脱落的识别准确率在85%以上。

     实现输电线路外破类检测：包括通道内的行人、房屋、车辆检测，铁塔本体的异物检测：例如鸟巢、鸟类等检测，检测准确率高达90%。提供输电线路铁塔附近的气象分类识别，实现雪天、晴天、雾天、雨天的气象精确分类识别，为输电线路检修排班提供可靠的调度支撑。气象分类识别准确率高，其中晴天和雪天的准确率高于90%。