本公开提供了一种适用于变电设备漏油检测的多维图像前端分析方法及系统，获取待检测设备的图像数据和环境感知数据；待检测设备的图像数据至少包括：设备顶部图像、设备中部图像和设备地面图像，环境感知数据至少包括设备红外检测图像数据和设备温度检测数据；利用预设的神经网络模型，分别对得到的待检测设备的图像数据和环境感知数据进行识别处理，综合各个识别结果，得到设备漏油缺陷的最终识别结果；本公开基于多维立体图像，对变电站带油设备进行多维图像分析，结合周边多维环境信息，判断设备漏油，同时对变电站巡检机器人运算系统进行组合优化，提高了变电站巡检机器人对设备漏油缺陷的识别性能。