本发明属于叶片不平衡故障监测方法，为解决目前叶片不平衡故障监测时，振动信号的采集需要安装振动传感器，以及现有的叶片平衡监测方法需要基于大量人工劳动力进行认为监测和手动调整，耗时耗力的技术问题，提供一种基于车载装置的风电机组叶片不平衡故障监测方法，提出以车载装置为平台，实现车载自动巡检与风机维护，以深度学习技术为基础技术支撑，将车载设备采集的视频数据进行相应的监测处理，研究风电机组叶片不平衡故障监测方法，分析给出风机的调整参数，并能够将参数下发到风机控制台，进行修正叶片的平衡角度，实现风机场的智慧运维。通过车载装置对众多的风机进行巡回监测，避免了传统人力监测方法的耗时耗力的缺点。