1.一种基于无人机红外图像的输电线路覆冰检测方法，其特征在于，所述基于无人机红外图像的输电线路覆冰检测方法包括以下步骤：
获取无人机红外相机拍摄的红外图像；
识别所述红外图像中的导线；
获取所述红外图像中的导线图像直径所占像素点个数；
根据图像分辨率、导线实际直径和所述导线图像直径所占像素点个数，计算像素点实际直径；
获取所述红外图像中的覆冰导线图像直径所占像素点个数；
根据所述导线实际直径、像素点实际直径和覆冰导线图像直径所占像素点个数，计算覆冰厚度。
2.根据权利要求1所述的基于无人机红外图像的输电线路覆冰检测方法，其特征在于，所述基于无人机红外图像的输电线路覆冰检测方法还包括：
获取用户发送的包含所述图像分辨率和导线实际直径的输入指令；
根据所述输入指令，更新存储器中保存的图像分辨率和导线实际直径。
3.根据权利要求1所述的基于无人机红外图像的输电线路覆冰检测方法，其特征在于，所述基于无人机红外图像的输电线路覆冰检测方法还包括：
对计算出的所述覆冰厚度进行校正，得到校正覆冰厚度。
4.根据权利要求1所述的基于无人机红外图像的输电线路覆冰检测方法，其特征在于，所述获取无人机红外相机拍摄的红外图像，包括：
接收用户发送的红外图像的获取频率；
根据所述获取频率，获取所述红外图像。
5.根据权利要求1所述的基于无人机红外图像的输电线路覆冰检测方法，其特征在于，所述根据所述导线实际直径、像素点实际直径和覆冰导线图像直径所占像素点个数，计算覆冰厚度，包括：
接收用户发送的导线实际单位长度；
根据所述图像分辨率、像素点实际直径和导线实际单位长度，计算所述导线实际单位长度对应的导线图像单位长度；
根据所述导线实际直径、像素点实际直径和覆冰导线图像直径所占像素点个数，计算导线图像单位长度内的单位覆冰厚度；
根据单位覆冰厚度，采用求平均值的方法，计算覆冰厚度。
6.根据权利要求1所述的基于无人机红外图像的输电线路覆冰检测方法，其特征在于，所述根据图像分辨率、导线实际直径和所述导线图像直径所占像素点个数，计算像素点实际直径，包括：
获取所述无人机红外相机的图像分辨率；
根据所述图像分辨率、导线实际直径和所述导线图像直径所占像素点个数，计算像素点实际直径。
7.根据权利要求3所述的基于无人机红外图像的输电线路覆冰检测方法，其特征在于，所述对计算出的所述覆冰厚度进行校正，得到校正覆冰厚度，包括：
获取相同像素分辨率下拍摄的同一段导线的多个红外图像；
分别计算出同一段导线的多个红外图像对应的多个覆冰厚度；
计算得出校正覆冰厚度，所述校正覆冰厚度为多个覆冰厚度的平均值。
8.根据权利要求3所述的基于无人机红外图像的输电线路覆冰检测方法，其特征在于，所述对计算出的所述覆冰厚度进行校正，得到校正覆冰厚度，包括：
获取不同像素分辨率下拍摄的同一段导线的多个红外图像；
分别计算出同一段导线的多个红外图像对应的多个覆冰厚度；
计算得出校正覆冰厚度，所述校正覆冰厚度为多个覆冰厚度的平均值。