本发明涉及一种基于优化BP神经网络模型的单目红外图像深度估计方法，包括以下步骤：获取单目红外图像及其所对应的深度图；为单目红外图像中的像素点设定至少三个不同尺度的特征区域；计算单目红外图像中像素点所对应的特征区域的特征向量；对所有特征向量依次利用逐步线性回归和独立分量分析方法进行筛选，得到符合红外图像深度信息的特征向量；利用得到的特征向量与单目红外图像所对应的深度图构建深度训练样本集合，将该集合中的特征向量与深度图的深度值用BP神经网络进行非线性拟合，通过遗传算法对BP神经网络进行优化，进而构建深度模型；将单目红外图像通过深度模型分析得到深度估计值。本发明可以较为准确地估计红外图像的深度信息。