本发明公开了一种站房缺陷识别检测方法、系统、装置及存储介质，其方法包括：获取站房的在线视频数据；通过OpenCV将在线视频数据的视频流转换为帧，获取在线帧图像；对在线帧图像进行预处理；将预处理后的在线帧图像输入训练好的缺陷识别模型，获取缺陷识别结果；本发明通过在卷积网络特征提取阶段融入BAM注意力机制，同时使用PSPNet全局池化对金字塔池化后的特征通道进行加权融合来保留更多的重要特征信息，对细节的感知能力较强，提高了站房异常检测的精度，对实时监控站房安全具有较高的研究意义。