本发明公开了一种基于深度学习的视频监控质量诊断方法及系统，包括，获取目标监控设备的视频流信息，解码提取视频图像帧，根据预设基础评价特征提取预处理后视频图像帧的初级图像特征进行视频图像帧的异常检测，并构建异常分类模型，当视频图像帧为异常视频图像帧时，提取复杂图像特征进行异常类别回归；根据异常类别及复杂图像特征进行异常程度评价，判断是否满足目标监控设备当前监控目的；根据异常类别进行目标监控设备的故障溯源，利用故障溯源结果及异常程度评价结果生成运维优先级。本发明自动分析视频监控网络中前端视频的内容，检测诊断视频故障，有效的降低了人工检测的压力，也确保了视频监控的安全性和准确性。