本发明公开了一种通过神经网络学习方法检测高铁接触网吊弦缺陷的方法、系统及电子设备。本发明的方法包括：步骤S101、获取待检测图像，待检测图像中含有吊弦；步骤S102、将待检测图像输入到目标识别模型中，筛选出吊弦上带有凸起的图像；步骤S103、根据带有凸起的图像，获取与凸起突变点预设距离内正常吊弦的切线斜率，并将该正常吊弦的切线斜率输入到神经网络模型中，获得凸起突变点处理想的吊弦的切线斜率；步骤S104、根据凸起突变点处理想的吊弦的切线斜率判断凸起是毛刺还是硬弯。本发明能够通过利用凸起突变点处吊弦的切线斜率就能够检测出凸起是硬弯还是毛刺，兼顾了检测效率和检测准确度，硬弯和毛刺的检测精度能够达到99%以上。