随着信息技术的快速发展,计算机处理能力的不断增强,运算速度的不断提高,存储成本的大幅降低,运动目标跟踪技术渐渐成为计算机视觉领域的一个重要课题。计算机视觉目标跟踪技术涉及领域广泛,其中有军事目标探测、机器人视觉导航、视频监控、人机交互、智能交通等。并且该技术在很多领域已得到广泛的应用。随着输电线路巡检机器人技术的不断发展,巡检机器人技术日益完善。在国外一些发达国家,机器人巡检已经部分取代人工巡检作业方式。目前机器人巡检已然成为架空输电线路巡检的重要发展方向之一,机器人巡检逐步代替人工巡检将是一大趋势。在架空输电线路环境中运动目标极有可能对输电线路安全运行带来危害,对这些运动目标的检测和跟踪工作也将会被计算机来代替完成。因此,对输电线路环境中运动目标的检测和跟踪技术的研究具有重要的意义。针对这一课题本文主要做了如下工作：首先本文提出一种改进的三帧差分法,该算法对运动速度较慢或者体积较小的移动目标具有很好的检测效果,适用于架空输电线路环境中运动目标的检测,并用实验验证了该算法的可行性。然后本文提出一种基于权值的改进目标跟踪算法,该方法将基于概率分布图的均值漂移算法与卡尔曼滤波算法相融合,利用移动目标的颜色特征和质心特征对移动目标进行跟踪,增强了目标跟踪的准确性。最后本文提出一种自适应的目标跟踪算法,增强了基于权值的目标跟踪算法的灵活性,可用于对目标跟踪精度要求较高的场景中。