本发明公开了一种基于深度学习的变电站安全措施识别方法，主要包括：步骤S100，采集并输入工作现场的安全措施图像，以及图像预处理；步骤S200，利用U‑net卷积网络对原始安全措施图像进行图像分割，分割出开关柜上中下柜门、标示牌、间隔名称和遮拦的像素块，并分别确定各像素块的相应位置；步骤S300，利用Lenet‑5卷积网络对标示牌和间隔名称进行识别与分类；步骤S400，确定开关柜上中下柜门及遮拦上的标示牌类型和数量；步骤S500，将安全措施图像转化为安全措施文本并完成输出；步骤S600，与工作票中安全措施进行对比，以检验安全措施的正确性。本发明具有识别准确率高、实用性强等优势。