本发明涉及一种基于机器学习的免疫层析浓度检测方法及系统。该方法包括：获取人绒毛膜促性腺激素HCG和心梗三项的免疫层析试纸条图像；对所述免疫层析试纸条图像进行预处理，确定预处理后的免疫层析试纸条图像；根据所述预处理后的免疫层析试纸条图像构建U‑Net语义分割网络；将待测样本输入到所述U‑Net语义分割网络，以前景和背景分割的方式，输出目标检测区域；将所述目标检测区域内的像素点强度划分为RGB三通道向量强度输入到分类网络，按照所述待测样本的浓度范围，输出所述待测样本的浓度类别。本发明能够消除样本差异性、避免了检测精度随着检测类别的增加下降的问题，提高了样本类别检测精度，降低了弱阳性样本漏检率。