当今社会,电力已经变成了人类生活必要的基本资源,保障电力的稳定供应对经济生产和国民生活有着至关重要的意义。作为电网输电、变电、配电环节中的关键一环,高压输电线路在其中扮演着至关重要的角色。导线舞动,是指架空输电线路在风速等自然条件的影响下出现的一种自激震荡现象,剧烈的导线舞动可能会引发导线断股、线路跳闸、绝缘子损坏、甚至造成杆塔倒塌等事故。随着图像处理和计算机视觉等新技术的蓬勃发展,基于影像和视频的非接触式导线舞动测量方式因其安装简单、操作成本低的优点受到大家的欢迎。不过目前的研究主要局限在地面架设摄像头进行离线视频采集和分析,无法实现舞动的实时在线预警。从工程化和产品化的角度出发,将摄像头安装在杆塔上进行视频采集的方式,不但可以实现对导线舞动的实时监控,还便于将其他隐患检测算法一同部署。基于以上考量,本文研发出一套基于视觉的输电导线舞动在线监测系统,以实现对导线舞动现象进行及时的发现和预警。为了能够实时地发现输电导线的舞动,本文首先对采集到的视频进行去抖动处理,然后在画面中检测到导线的位置,在导线上选取感兴趣区域（Region of Interest,ROI）进行轨迹提取,最后对舞动轨迹进行分类,从而对导线的舞动做出判定。其中去抖动模块采用了基于网格化的运动向量对摄像头运动进行估计,应用卡尔曼滤波算法进行轨迹平滑然后再对视频进行运动补偿,从而抑制图像抖动对导线舞动判定带来的影响。在轨迹提取模块中,为了统一处理有间隔棒和无间隔棒的情况,使用光流跟踪结合区间阈值分析的方法得到导线舞动轨迹。在舞动判定模块中,基于时间序列分类的思想提出了基于编码器-解码器模型的舞动序列分类方法。此外,出于实际应用的考虑,本文对提出的算法进行了工程化封装,基于C/S架构构建了整套系统。其中服务端负责视频采集,舞动检测和预警推送,用户可以在客户端进行预警消息查看和处理,同时可以通过日志将预警信息导出到文件。最后,我们通过实验室合作的某电力公司在杆塔上架设摄像头进行视频采集,构建了一个离线的导线舞动视频数据集,在该数据集上进行导线舞动的检测,通过对比实验验证了本文所提出模型的有效性。