本发明提供一种电力设备视频图像缺陷识别方法及系统，方法包括：预训练初始残差神经网络，以得到适用缺陷分类残差神经网络；初始化问题潜在解粒子群位置、速度；计算每个问题潜在解粒子的适应值；利用粒子群优化算法持续迭代，寻获并更新得到局部更新最优解、全局更新最优解，以更新获取问题潜在解粒子的位置、速度；在满足粒子群优化算法的结束条件时结束持续迭代，根据更新获取的问题潜在解粒子的位置、速度，输出最佳位置参数，以利用适用缺陷分类残差神经网络，处理得到电力设备视频图像中的缺陷坐标位置。本发明解决了电力设备视频图像缺陷识别过程中的标记操作效率低、准确性低、检测模型的计算量大、网络结构复杂的技术问题。