本发明提供用于轨道车辆的螺栓异常检测方法，包括数据集制作步骤，制作得到螺栓目标检测数据集和防松线分割数据集；螺栓模型构建步骤，将上述的数据集分别输入神经网络中得到对应的模型；状态数据库构建步骤，定义每个螺栓的唯一编号和对应编号，分析每个螺栓的最小外接矩形在图像中的坐标值，计算每个螺栓在近期任务中被认定为松动的概率，将每个螺栓通过定量描述计算其近期每次任务中的赋分值，将上述因素组合成为单个目标螺栓的数据列表，每个所述数据列表组合形成状态数据库；螺栓状态判断步骤，将实际采集的图像通过模型输出在库中索引数据列表，进一步判断螺栓是否异常；本发明优点是快速识别螺栓是否发生异常，且准确判断异常的类型。