本发明涉及一种地铁隧道异物快速自动识别与定位方法，包含下列步骤：在机器人上设置两个相同的相机；获取两个相机监测区域的地铁隧道图像；对获取的图像进行处理，并判断图像中是否存在异物；检测到异物时，判断异物的种类并计算异物位置以及与相机之间的距离；根据异物的种类、位置和距离，机器人对异物进行抓取。本发明用YOLO v3目标识别算法对异物进行识别。优点在于利用YOLO物体检测框架训练出来的深度网络模型进行实时异物检测，基于YOLO物体检测框架训练出来的深度网络模型相较于传统的检测算法更加准确，同时识别过程十分迅速，能够达到实时检测的目标。