随着电网规模的逐渐扩大,输电线路中变电设备越来越多,为了准确获知输电设备的运行状态,在检修过程中需要获取大量输电线路巡检视频。对输电线路巡检视频构建视频摘要可以快速了解视频的主要内容,从而判断是否需要进行进一步的研究,因此对输电线路巡检视频构建视频摘要在电力方面具有很大的研究价值。技术的原则是既要保证具有代表性,又保证完整性,还要使视频摘要最接近贴近人的主观感知。本文把输电线路巡检视频作为研究对象,根据输电线路巡检视频的摘要技术所面临的问题,研究了三种关键帧的选取方法。本文完成的主要工作如下:研究基于内容最小失真原则的视频摘要方法对输电线路巡检视频构建视频摘要,首先介绍了最小失真原则摘要方法的理论基础,包括视频的镜头检测,最小失真原则理论,最后针对输电线路巡检视频进行实验,并对实验结果进行分析。传统的最小失真方法所得到的视频摘要的结果中的视频帧含有只含有白云、农田等背景但不包含输电线路目标的的视频图像,这就违背了输电线路巡检视频摘要的需求的原则。针对视频帧中所含目标信息少但也被选为视频关键帧这一问题,运用基于RGB显著性算法对图像进行计算,对视频中纯背景图像的去除有良好的效果。针对输电线路巡检视频帧中目标的特征的特点,对其进一步进行图像LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)特征提取,运用LBP特征对Fisher分类器进行训练,通过运用改进的LBP算子,大幅度提高了Fisher分类器的分类准确率,提高了图像的分类效率,进一步提高视频摘要的内容、摘要效率、摘要准确率。本文运用最小失真算法,图像显著性算法,基于LBP的关键帧选取算法对视频摘要的关键帧进行提取,成功在保证内容完整的情况下得到只含有输电线路设备目标的输电线路视频摘要。