铁路货车折角塞门手把不正位识别方法，本发明涉及铁路货车折角塞门手把不正位识别方法。本发明的目的是为了解决现有基于深度学习神经网络进行折角塞门手把不正位故障识别时，不能同时兼顾检测准确率和效率的问题。铁路货车折角塞门手把不正位识别方法过程为：一、建立样本数据集；二、构建目标检测网络，输入折角塞门标记数据集进行训练，得到训练好的目标检测网络；三、构建分割网络，输入折角塞门手把分割数据集进行训练，得到训练好的分割网络；四、利用训练好的目标检测网络和分割网络进行折角塞门手把不正位故障识别。本发明属于故障图像识别领域。