本发明公开了一种用于激光清除架空线路异物的干扰物检测和跟踪方法，S1：生成基于特征金字塔的多层特征图区域建议框；S2：筛选得到正负样本；S3：提取出正样本区域建议框，生成对于正样本区域建议框的掩膜；S4：分别计算正负样本的损失，并更新实例分割算法Mask RCNN网络参数；S5：生成区域候选框；S6：通过非极大值抑制去除多余区域候选框，最终留下的区域候选框作为待识别目标；S7：绘制灼烧参考线，获得灼烧的起止点；S8：开始灼烧后，重复S1‑S7直至异物清除，灼烧结束。本发明采用轻量级深度学习神经网络，从图像中充分提取不同尺度特征，并生成区域候选框，经过非极大值抑制提取出最终的结果，能够提高检测精度，减少处理时间，提高处理效率。