随着科学技术的不断进步和现代电力系统的快速发展,机器人在变电站的电力巡检任务中逐渐取代了人工巡检,这也是现代电力系统向智能电网发展的必然趋势。但目前的大部分巡检工作还是由人工完成,具有工作效率低、信息化程度低、巡检效果差等缺陷。因此设计开发一套完整的无人机电力巡检系统,克服当前所存在的问题,减少巡检工作人员的劳动强度,提高巡检效率和巡检结果准确性,具有重要的工程应用价值。电力巡检具有多个检查项,绝缘子串是高压输电线路中的关键装置,因长期裸露在室外,容易发生自爆故障,是电力巡线中的重点监测对象。本文通过对国内外电力巡检技术研究现状的文献综述,结合当前电力巡检工作的具体应用,分析了电力巡检业务需求、用户需求、功能需求。完成了无人机电力巡检系统包括电力巡检管理端、电力巡检终端、绝缘子自爆检测三部分的功能设计和实现。（1）基于B/S架构开发了电力巡检管理端用户登录模块、用户管理模块、任务管理模块、地图模块、巡检数据管理模块、巡检结果识别模块、故障报警模块这七个模块,提供了Web页面供巡检任务管理人员进行任务管理和结果查询。（2）基于C/S架构开发了电力巡检终端用户登录模块、任务查询模块、结果上传模块、地图定位模块、通信模块、天气查询模块这六个模块,提供了app界面供巡检工作人员进行操作。（3）针对绝缘子自爆检测提出了一种“两阶段-多模型”的绝缘子自爆故障检测算法。该算法将绝缘子自爆故障检测问题分为绝缘子串珠识别和自爆缺陷识别两个部分,首先使用Cycle GAN模型进行风格迁移式数据增广,其次使用Mask R-CNN模型进行绝缘子串珠区域的图像语义分割,再结合图像处理技术得到绝缘子串珠连通区域,最后使用YOLOv4模型进行绝缘子自爆缺陷的目标检测,完成绝缘子自爆故障的检测。本文的无人机电力巡检系统实现了从管理端制定巡检任务到终端接收任务、完成任务、发送巡检结果照片至管理端、绝缘子自爆区域自动识别、巡检结果查询这一系列操作。实现了系统的整体调试工作,验证了系统的可行性。