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无人机电力巡检技术在输电线路的成熟应用,产生了大量的输电线路航拍巡视照片。针对人工查阅输电线路航拍照片作业量大、效率低等问题,提出基于深度学习的输电线路航拍照片目标检测应用系统。该系统结合深度学习的目标检测方法,构建具有2级深度卷积神经网络结构的缺陷识别模型,实现输电线路航拍照片的部件、缺陷检测识别和综合应用。在识别佛山地区输电线路航拍照片的应用实践中,该系统实现了输电线路部件识别,检出率达到92.5%;同时还实现了玻璃绝缘子自爆、金具销钉缺失等缺陷的自动识别,检出率分别达到89.7%、83.2%,