本发明公开了一种基于改进YOLOv5s的多目标故障检测方法，其特征在于，在YOLOv5s模型的基础上，通过在其骨干网络中增加CBAM注意力模块，在其输出端增加小目标检测头，以及损失函数采用SIOU，构建了改进YOLOv5s模型，并将改进YOLOv5s模型与NanoDet模型级联，利用级联网络检测故障目标。相较于现有技术，本发明方法能够实现更高的检测精度及更快的检测速度，解决高分辨率图像中小目标难以检测的问题，更好地实现对目标的检测与跟踪。应用在电力系统的设施故障的检测上，可提高电力系统的可靠性和安全性，减少线路故障对供电的影响，并能够减少人工巡检的工作量，降低对电力系统设施的维护成本。