本发明属于图像识别技术领域，具体涉及一种红外热成像电力设备故障检测方法。针对现有目标检测方法在检测红外热成像时，或者速度较慢或者准确性较低的不足，一种红外热成像电力设备故障检测方法，包括：数据集制作，对数据集进行归一化操作；对图像进行直方图均衡操作，提高对比度；使用高斯‑拉普拉斯算子进行滤波；送入改进的Faster RCNN网络中进行训练，通过可学习分组卷积来裁剪掉一些冗余连接，特征重激活机制通过权重的L1范数来筛选需要激活的特征。本发明的有益效果是：通过可学习分组卷积来裁剪掉一些冗余连接，计算量少，精度高；加入特征激活机制，减少了特征的损失，最终使得检测速度快、检测准确率高。