本发明属于机器学习领域，涉及一种基于机器学习的中耕期甘蔗幼苗培土方法，包括以下步骤：1)训练获得中耕期甘蔗培土识别定位网络模型；2)对摄像头实时采集的幼苗期甘蔗图片进行实时特征提取、目标定位和获取目标的中心点坐标信息并保存；3)构建基于监督学习的坐标分类系统，将实时预测目标获取的预测框中心点坐标信息分成甘蔗中耕培土机的左侧和右侧两组坐标数据；4)对两组坐标数据的计算处理，分别计算出每组坐标数据的倾斜值；5)培土设备根据倾斜值的大小范围做出实时调整进行培土作业。本发明实现甘蔗中耕培土过程的精准预测控制，降低人工成本和机械成本，对后期甘蔗中耕培土机智能化的发展具有很大的推广意义。