本發(fā)明提出一種地鐵巡檢AGV故障檢測方法，包括1)建立第一深度神經(jīng)網(wǎng)絡，用于識別地鐵巡檢AGV采集的攝像頭信息，提取地鐵完整信息，屏蔽其他圖像噪聲，并建立相應的激活函數(shù)與損失函數(shù)；2)建立第二深度神經(jīng)網(wǎng)絡，用于對步驟1)中第一神經(jīng)網(wǎng)絡得到的地鐵信息進行故障檢測；3)通過改進的DDPG算法深度強化學習使巡檢機器人自適應故障檢測，該方法時基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡與強化學習的地鐵巡檢AGV故障檢測方法，通過有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的方式，巡檢機器人可以對采集的地鐵故障類型以及嚴重程度進行自適應學習，不斷提高在地鐵巡檢過程中的故障識別率，并對故障嚴重程度進行智能化分析，極大地提高了故障檢測的準確性以及可靠性。