Los aislantes son componentes clave para garantizar el funcionamiento normal de las instalaciones eléctricas en los corredores de transmisión. Los métodos existentes de identificación de aislantes utilizan principalmente datos de imagen y carecen de la adquisición de información tridimensional. Este artículo propone un método eficiente de extracción de aislantes basado en nubes de puntos LiDAR (detección y medición de luz) de UAV (vehículo aéreo no tripulado), utilizando cinco características de histograma: densidad horizontal (HD), vacío horizontal (HV), ancho horizontal (HW), ancho vertical (VW) y vacío vertical (VV). En primer lugar, se emplea un método basado en vóxeles para extraer de manera aproximada las líneas eléctricas y los pylones de la nube de puntos original. En segundo lugar, se utiliza el histograma VV para categorizar los pylones en tipos de suspensión y tensión, y el histograma HD se utiliza para localizar el travesaño de la torre y refinar aún más las líneas eléctricas extraídas de manera aproximada. Luego, para la torre de suspensión, los aislantes se segmentan en función del histograma HV y del histograma de diferencia HD. Para la torre de tensión, se utiliza el histograma HW para reconocer el conductor de salto (JC) y el conductor de transmisión (TC) de la línea eléctrica. El histograma HW y el histograma VW se utilizan para extraer el aislante de tensión en el TC y el aislante de suspensión en el JC, respectivamente. Finalmente, considerando el problema de establecer un ancho de cuadrícula adecuado al construir el histograma de características, se propone un método adaptativo de histogramas multiescala para refinar el resultado de la extracción. Se utilizan dos líneas de transmisión largas de 220 kV para la validación, y la precisión general basada en objetos para las torres de suspensión y tensión es del 100% y del 97.3%, respectivamente. En comparación con el método basado en características de puntos, la puntuación media F1 del método propuesto mejoró en 0.3, y el tiempo de ejecución para cada torre está dentro de los 2 segundos.