本发明实施例提供一种图像检测识别方法及装置，将无人机航拍图像数据输入区域卷积神经网络Faster-RCNN的网络模型，得到所述Faster-RCNN的网络模型输出的目标物体的准确位置；其中，所述Faster-RCNN的网络模型根据探测分类概率和探测边框回归对分类概率和边框回归进行训练得到。通过基于图像识别技术结合无人机平台采集的图像数据，应用深度学习中的目标检测算法和训练特定深度的学习模型，实现目标物体的精确定位和识别，同时减少了复杂的图像预处理过程，检测效率高，检测精度高，实用性强，具有较好的适应性及可靠性，能够快速检测识别目标物体。