1.一种基于图像智能识别算法的隔离开关状态自动检测方法，其特征在于，包括步骤如下：
S1：图片获取及初始化处理；
S2：隔离开关背景建模；
S3：开状态和闭状态样本训练；
S4：利用训练结果进行状态识别。
2.根据权利要求1所述的隔离开关状态自动检测方法，其特征在于：
准备阶段：通过远程获取变电站监控摄像机的实时视频，并获取实时视频中含有隔离开关的某一帧图像数据，将该帧图像数据转换为可处理的数据格式，标定隔离开关区域，对隔离开关区域进行背景建模，取几十张开状态隔离开关，进行训练，将训练结果保存下来，再取几十张闭状态隔离开关进行训练，将训练结果保存下来，以上是识别的准备阶段。
3.根据权利要求2所述的隔离开关状态自动检测方法，其特征在于，该方法步骤S1，具体步骤如下：
S11：通过厂家SDK获取变电站视频监控系统的实时视频数据；
S12：获取实时视频中的某一帧，用于后续检测；
S13：帧图像处理，并裁剪边缘；
S14：对裁剪后的图片进行灰度处理，转换为灰度图片。
4.根据权利要求2所述的隔离开关状态自动检测方法，其特征在于，该方法步骤S2，具体步骤如下：
S21：背景统计模型，对一段时间的背景进行统计，然后计算其统计数据，将统计数据作为背景。
S22：通过对当前图像及背景的某种比较，可以得出前景。
5.根据权利要求2所述的隔离开关状态自动检测方法，其特征在于，该方法步骤S3，具体步骤如下：
S31：采集隔离开关开状态和闭状态样本；
S32：对样本中的隔离开关进行区域标定；
S33：训练隔离开关开状态和闭状态的harr-like特征；
S34：调整参数，将训练结果准确率提升到满意为止。
6.根据权利要求2所述的隔离开关状态自动检测方法，其特征在于：
识别阶段：通过远程获取变电站监控摄像机的实时视频，并获取实时视频中含有隔离开关的某一帧图像数据，将该帧图像数据转换为可处理的数据格式，取隔离开关区域，对区域进行扫描，使用开状态和闭状态的训练结果分别对区域目标进行匹配，匹配结果即为状态结果，最终判断出隔离开关的开合状态。
7.根据权利要求6所述的隔离开关状态自动检测方法，其特征在于，该方法步骤S4，具体步骤如下：
S41：隔离开关图像采集；
S42：隔离开关区域裁剪；
S43：使用训练结果对隔离开关区域进行扫描；
S44：根据扫描结果，判断隔离开关当前状态。