本发明公开了一种基于轻量化神经网络的旋转体振动位移测量方法及系统，方法包括：收集旋转体图像数据和电涡流数据；对旋转体图像数据进行标注，获得训练数据集和测试数据集；搭建轻量化卷积神经网络模型；使用训练数据集训练模型，获得一系列待选权重文件；利用测试数据集测试待选权重文件并对比电涡流数据，筛选获得最优权重参数；将最优权重参数载入轻量化卷积神经网络模型，获得冻结模型；将待检测视频数据输入冻结模型进行检测，获得多帧目标检测结果；通过目标跟踪分支将多帧检测结果进行关联，获得旋转体位移数据；将得到的旋转体位移数据进行归一化处理，获得旋转体振动位移曲线。本发明可以用于视频中的旋转体振动位移测量。