本发明属于目标检测技术领域，具体公开一种基于YOLO‑MobileNet的电力作业现场安全防护装备穿戴状态检测方法，包括步骤：构建数据集、对数据集图像进行标注；构建基于YOLO‑MobileNet的安全防护装备穿戴状态检测网络；网络模型训练和测试。本发明对构成MobileNetv2的瓶颈模块进行改进，利用改进的瓶颈模块和原瓶颈模块构建了改进的MobileNetv2特征提取网络，并用该特征提取网络代替YOLOv4的主干特征提取网络CSPDarkNet53，同时将YOLOv4部分标准卷积网络替换成深度可分离卷积网络，安全帽检测精度由原来的97.5％减低到95.0％，而检测速度却由原来的22帧/秒提高到65帧/秒，完全能够满足实时检测的要求。