本发明公开了一种变电站无人机巡检图像异物悬挂实时识别方法，涉及变电站检测技术领域。本发明包括以下步骤，通过巡检图像压缩编码技术，从源头上压缩数据量同时最大程度保持图像中的特征信息，使无人机获取的数据流匹配边缘算力；S2：对YOLOv3检测网络模型主干网络进行轻量化的剪裁。本发明针对变电站无人机巡检异物悬挂检测应用场景，提出的轻量化识别模型可实时分析无人机巡检图像，从变电站巡检图片复杂背景中，完成小尺寸塑料袋、风筝等异物悬挂的精确快速地识别定位,使异物悬挂算法可在无人机地面站控制平板等设备上运行，发现异物悬挂目标即可在地面站或在监控终端实时告警，提升了缺陷隐患的检测效率。