Desde que el CSES (Satélite Seismo-Electromagnético de China) está en órbita, ha detectado un gran número de perturbaciones electromagnéticas de frecuencia constante (CFED), que son líneas horizontales en el espectro. En este artículo, presentamos un algoritmo para el reconocimiento automático de CFED basado en tecnología de visión por computadora. Los resultados relevantes son de gran importancia para el análisis de eventos de perturbación y la minería de las leyes de transformación de eventos espaciales globales. Primero, se obtiene un espectrograma en escala de grises; luego, se utiliza un núcleo de convolución horizontal para realzar las características de borde horizontal del gráfico en escala de grises, y finalmente, se realiza una binarización en blanco y negro para completar el preprocesamiento de datos. Los datos preprocesados se alimentan a un modelo de clúster no supervisado para el entrenamiento y reconocimiento, con el fin de lograr el reconocimiento automático de CFED. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo de reconocimiento de CFED propuesto en este artículo es efectivo, con una precisión de reconocimiento de más del 98%.