本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种时间序列数据检测方法、装置、设备及计算机存储介质，其中，一种时间序列数据检测方法包括以下步骤：对待检测的一维时间序列数据进行转换操作，得到二维图像；基于二维图像进行图像重构，得到包含重构图像的训练图像样本集合；利用训练图像样本集合，对自省变分自编码器IntroVAE模型进行训练，得到训练后的IntroVAE模型；利用训练后的IntroVAE模型，计算二维图像与重构图像之间的损失值，得到目标损失值；其中，目标损失值用于表征一维时间序列数据是否存在异常。应用本申请实施例所提供的技术方案，在保证时间序列数据的异常检测的效率的情况下，对大规模的时间序列数据进行异常检测时，提高时间序列数据检测的适用范围。