本发明公开了一种衬砌浇筑拱顶脱空识别方法，预设隧道拱顶的坐标系，并获取隧道拱顶的温度数据，再通过图像预处理、数据增强以及深度卷积神经网络模型的构建和训练，来进行拱顶脱空的识别。经过验证后，可以实时获取拱顶的脱空面积和坐标位置；本发明通过使用深度卷积神经网络模型，可以实时处理数据并快速得出脱空区域的识别结果，有效支持隧道的实时监测需求，并结合模拟数据和实测数据，并通过深度学习模型的训练和优化，可以大大提高脱空识别的精度，减少误报和漏报的情况，且因为利用了深度学习模型，本方法可以持续地对新数据进行学习和适应，确保其在不断变化的工程环境中仍能保持较高的识别精度。