本发明公开了一种基于红外图像的配电设备缺陷识别方法，包括：实时采集配电设备的红外图像，预处理所述红外图像；利用深度神经网络对预处理后的红外图像进行特征提取，根据提取的特征得到所述配电设备的种类及位置；利用最大灰度梯度获得疑似缺陷设备；根据配电设备的种类和位置选取同类正常设备，计算所述疑似缺陷设备与所述同类正常设备之间的时空相似度，判断所述配电设备是否存在缺陷。本发明相比于同类模型，同时考虑了时间、空间上的多因素相似度，大大提高了识别准确率和可靠性。