绝缘子由于长期暴露在野外,容易发生故障,因此绝缘子的状态监测至关重要。随着输电线路规模的逐渐扩大,直升机巡检输电线路的方式逐步取代人工徒步巡检。巡检人员通过直升机航拍大量图像、视频数据,通过后期图像处理技术实现巡检目标的自动分类与检测,极大地提升了输电线路巡检的自动化水平以及巡检的安全性和有效性。本文主要研究了航拍图像中绝缘子设备的识别定位图像算法,为后期的设备故障检测提供了前期理论基础,同时对于实现直升机巡检输电线路的数字化、智能化具有重要意义。首先,本文引入机器学习、图像识别的基本概念,并对当前机器学习和图像识别的研究现状作以介绍,并归纳了当前绝缘子设备的识别方法;然后,本文介绍了基于机器学习的图像识别基本流程以及本文识别方法涉及到的相关理论内容,包括图像数据集的获取、图像预处理、Haar-like特征、不变矩特征和识别效果评价参数,并重点分析了Ada Boost算法,阐述了该算法的算法步骤、误差分析等内容;最后,本文在Ada Boost级联分类器的基础上提出了两种绝缘子识别方法。一种是结合目标建议Bing的方法,识别过程包括了目标建议、分类器识别、检测窗融合三个模块。通过结合目标建议Bing的方法,生成相比于滑动窗数量级骤减的检测窗,快速实现检测窗的生成。另一种是结合绝缘子3D模型扩充正样本和骨架提取算法,识别过程包括:3D建模、分类器识别和骨架提取三个模块。通过粗定位与细定位算法的分步实现,精确定位图像中的绝缘子设备。对于这两种方法,分别介绍了识别流程与方法优化部分,着重阐述了所提出的方法在原基础上做的改进之处,并对实验结果进行展示与分析。综上所述,本文对基于机器学习Ada Boost算法的航拍图像中绝缘子设备的识别方法进行了研究,分别得到两个绝缘子识别方法,该识别方法具有较好的识别效果和鲁棒性,具有一定的实用价值,为后期的设备故障诊断提供基础。