基于深度学习的人力制动机轴链折断故障检测方法及系统，本发明涉及人力制动机轴链折断故障检测方法及系统。本发明的目的是为了解决现有深度学习模型对人力制动机轴链折断故障检测的检测速率低的问题。基于深度学习的人力制动机轴链折断故障检测方法具体过程为：一、采集图像，基于采集图像构建人力制动机轴链折断故障数据集；二、构建RepVGG目标检测模型；三、训练RepVGG目标检测模型的训练阶段，获得训练好的RepVGG目标检测模型的训练阶段，将训练好的RepVGG目标检测模型的训练阶段的参数赋予推理阶段；四、将待测图像输入RepVGG目标检测模型的推理阶段，获得检测结果。本发明用于故障检测领域。