本发明公开了基于深度学习的输变电设备紫外放电光斑分割方法及装置，包括全卷积神经网络和多尺度特征融合两部分，利用全卷积神经网络模型对紫外图谱中的紫外光斑进行自动提取以及学习光斑的纹理、形状等特征，避免了传统分割模型对于高亮白色背景及分散小光斑无法有效分离的弊端，避免了传统分割算法模型复杂的特征选择过程，通过FCN模型实现了端到端的特征提取的自主化与智能化。在减少人工电力巡检的工作量的同时，提高了巡检的效率和准确度，具有很大的实用性，十分符合复杂的现场环境。该自动分割和诊断方法，极大的减少了误检的情况，使得电气设备异常放电全自动巡检成为可能。