本发明公开了一种基于深度学习模型的电力巡检方法，包括以下过程：步骤S1：利用检测模型的特征提取模块backbone对待测的电力巡检场景图像进行特征提取，得到特征图；步骤S2：利用检测模型的跨阶段融合模块neck对特征图进行融合；步骤S3：利用检测模型的多尺度检测头模块head对融合后的特征图进行检测，得到电力巡检图像中目标物体边框和类别结果。其中，所述特征提取模块backbone中使用内外级联方案；和/或，所述跨阶段融合模块neck使用分组融合方案，且特征图分组数与特征图输入通道数相同。本发明提出了一种基于深度学习模型的电力巡检方法，提高了检测性能并进一步减小了网络尺寸。