本发明公开一种压板状态识别模型的训练方法及压板状态识别方法，压板状态识别方法包括：获取变电站二次屏柜待识别压板图像信息；将获取到的图像信息输入预先训练的压板状态识别模型，得到压板状态识别模型输出的压板位置信息和压板状态分类信息，进而根据所述压板状态分类信息确定待识别压板的状态。压板状态识别模型采用MobilenetV3‑YOLOv5s目标检测网络，通过将YOLOv5的特征提取主干网络替换为MobilenetV3网络，以压板在多个压板状态下的图像为训练样本进行基础训练，并进一步经稀疏化训练、通道剪枝和模型蒸馏得到轻量化的最终模型文件，对计算机的硬件资源消耗较少，能够应用于计算性能一般的边缘终端设备中实现压板状态识别，并保障识别精度。