本发明公开了一种基于深度学习的输电线路防外破监控方法，属于输电线路监控技术领域，包括以下步骤：S1、拍摄输电线路场景图像；S2、对输电线路场景图像进行预处理后构建输电线路防外破样本数据集；S3、构建输电线路防外破检测模型；S4、利用输电线路防外破监控模型对获取到的目标监控区域的实时风险图像进行检测；S5、在实时风险图像中存在外破风险源的情况下，计算外破风险源与目标监控区域的目标距离，并根据目标距离的计算结果发出相应的预警信息。本发明采用上述的一种基于深度学习的输电线路防外破监控方法，无需通过人工巡查的方式来识别输电线路的外破风险源，节省了人力和时间成本，能够较为准确和快速地识别输电线路的外破风险源。