Actualmente, el diagnóstico de fallas por infrarrojos depende principalmente de la inspección manual y tiene una eficiencia de detección baja. Este artículo propone una red YOLOv3 mejorada para detectar el estado de funcionamiento de los conectores de alto voltaje de subestaciones. En primer lugar, se introduce la convolución dilatada en la red principal de YOLOv3 para procesar capas de elementos de baja resolución, con el fin de mejorar la extracción de características de imagen de la red, promover la propagación y reutilización de funciones, y mejorar el rendimiento de reconocimiento de la red en objetivos pequeños. Luego se crea el modelo de detección de fallas de la imagen infrarroja del conector de alto voltaje y se obtiene el conjunto de datos de prueba de imagen infrarroja óptimo a través de entrenamiento a múltiples escalas. Finalmente, se prueba el rendimiento del modelo de red mejorado en el conjunto de datos. Los resultados del test muestran que el modelo de red YOLOv3 mejorado tiene una precisión de detección promedio del 84.26% para fallas de imagen infrarroja de conectores de alto voltaje, lo que es un 4.58% más alto que el modelo de red YOLOv3 original. El modelo de red YOLOv3 mejorado tiene un tiempo de detección promedio de 0.308 s para fallas de imagen infrarroja de conectores de alto voltaje, lo que puede ser utilizado para la detección en tiempo real en subestaciones.