近年来,无人机技术发展迅速,许多行业都可以使用无人机来解决。目前,基于图像的无人机识别跟踪输电线技术仍然是一个需要急于解决的难题,其突破点在于输电线路的准确识别和自动跟踪,目前技术体系还不够完善,限制了无人机自主巡检能力,本文基于六旋翼飞行器和摄像机采集系统,对飞行器识别跟踪输电线进行详细的讨论。重点分析了实时检测算法并介绍基于单目视觉的避障方案,总结了六旋翼飞行器输电线跟踪系统的控制方法。在对六旋翼飞行器拍摄输电线图像并识别的过程中,首先针对飞行器拍摄时由于背景、摄像机抖动等因素造成图像对比度弱、模糊等问题,进行图像均衡化、去除运动模糊和去噪处理,为后续识别提供清晰的边缘特征,本文基于Edge Drawing算法对拍摄的目标图像进行边缘检测,并使用EDLines算法快速生成目标直线,将得到的直线段通过Segment-Tree方法连接起来,由于输电线目标容易被其它背景所干扰,详细分析了K均值聚类算法的原理,并设计了直线模板,滤除剩余的背景干扰点。实验结果表明,本文识别方法能够准确的识别出目标输电线,并在速度上得到很大的提升。基于图像处理的输电线识别跟踪技术,在传统跟踪方法的基础上,根据飞行器巡检特征建立其运动目标模型,划分输电线目标区域,使用跟踪算法巡检并预测,最终完成飞行器对输电线目标的跟踪。本文还提出基于图像特征的距离估计,防止飞行器在巡检过程与输电线产生碰撞。实验表明,本文的算法不仅保证了跟踪目标的稳定性,而且大大增加了目标线路在图像中的比率以及降低了线路的误匹配率。最后,在实验平台上进行实际飞行实验,其中包括输电线识别与寻迹实验,并基于距离估计提出输电线避障方案。实验结果表明本文算法对六旋翼飞行器的寻迹研究是有效可行的。