本发明公开了基于图像识别的机场道面状态智能检测方法，首先布设光电设备并获取机场道面全范围图像，进行预处理，其中机场道面病害获取晴朗天气下的道面图像，FOD采用实时的视频图像，雨雪冰状况采用雨雪冰天气下的道面图片，摩擦系数采用无病害、无FOD晴朗天气下的道面图片。然后设计机场道面状态的识别模型，得到机场道面状态的具体属性。其中，机场道面病害、FOD、雨雪冰状态采用YOLO‑Airport深度神经网络识别算法，摩擦系数采用点云重构机场道面三维纹理。根据机场规范要求，本发明结合识别出的机场道面状态详细属性，提出机场道面状态的量化评级，为机场道面的日常养护提供检测技术与评价支撑，助力智慧机场建设。