本发明公开了一种基于深度学习的绝缘子故障定位识别方法，主要解决在电力运行过程中绝缘子发生故障肉眼识别率的问题，该方法主要包括下述步骤：采集绝缘子图像并进行预处理，构建绝缘子图像数据集；构建深度卷积神经网络模型，该模型用于提取绝缘子的特征，并对绝缘子进行类别判定和目标定位；利用绝缘子图像数据集对深度卷积神经网络模型进行训练；最后利用训练完成的深度卷积神经网模型对待测绝缘子图像进行故障定位与识别。本发明基于深度学习的绝缘子故障定位识别方法对绝缘子故障定位准确率高，速度快，实现了绝缘子故障定位的实时检测。