本发明公开了一种起重机复杂钢结构表面缺陷的无人机视觉检测与识别方法，利用倒置式无人机平台搭载高分辨率可见光相机，通过牛耕式全覆盖巡检路径采集图像；构建融合支持向量机、深度卷积网络和生成式对抗网络的分类算法，对复杂背景下起重机结构表面多尺度多种类缺陷进行分类检测，并以缺陷最小外接矩形框标记其位置。对检测出的缺陷目标框区域进行分割提取连通域，建立基于多点激光测距的像素当量精确标定模型，通过像素点法统计获取缺陷的长度、宽度和面积等参数。该方法能自动检测起重机结构表面裂纹、腐蚀、磨损、变形、螺栓丢失、开口销丢失等更多类型缺陷，对缺陷位置进行精确定位，对缺陷物理尺寸进行量化识别，提高了检测精度和效率。