本发明公开了一种基于神经网络的果园视觉导航路径提取方法与系统，包括：S1、利用微软Kinect2深度相机进行数据采集，拍摄大量果园路况图像；S2、利用程序对数据进行预处理；S3、基于Tensorflow框架搭建Segnet深度学习神经网络模型，该模型包括编码部分和解码部分，且编码与解码之间呈一种对称关系；S4、训练已经搭建成功的Segnet深度学习神经网络模型，训练前设置模型参数；S5、基于训练成功的模型识别果园路况信息，生成路况掩码区并保存对应特征，从保存的路况掩码区中提取左右侧边缘信息点，利用左右侧边缘信息点的特征进行导航路径拟合。本发明利用Segnet深度学习神经网络模型，通过深度学习的方式提高了果园导航路径识别的准确率，为视觉导航任务提供有效参考。