本发明公开了基于改进Faster R‑CNN的高速公路路面三维病害识别方法，包括：利用路面三维信息检测车采集存储高速公路路面三维图像并进行数据预处理，构建东南大学高速公路路面病害三维图像数据集；在常规Faster R‑CNN模型基础上，通过对模型特征提取网路进行改进，构造了适用于高速公路路面三维病害识别的目标检测模型。本发明通过深度学习网络的紧密结合，将其应用于高速公路路面病害识别领域可以大大提高病害识别的效率，对高速公路养护的提供技术支持。