本发明提供了一种基于混合神经网络的电网绝缘子破损图像识别方法。本发明的方法将预处理后的图像输入卷积神经网络，依次通过卷积层和池化层对原图像进行降采样，提取出图像的高维特征，通过全连接层对特征矩阵进行降维；将卷积神经网络全连接层提取的图像特征输入到支持向量机，通过对支持向量机进行训练，将原低维向量空间的独立变量与应变变量之间的对应关系映射到高维向量空间，使之成为可线性分离的状态，在特征空间中找到一个超平面，将不同类型的数据分开。本发明结合了卷积神经网络的特征提取能力与支持向量机的特征分类能力，可以显著提升图像分类准确率。