本发明公开的一种基于深度学习的井下巷道点云边界线提取方法，涉及矿井点云边界线提取技术领域。该方法首先通过激光雷达采集巷道点云数据，然后对点云数据进行去噪、特征保留及特征重建；接着进行数据切片，对点云视角下的锚杆进行标注，并制作训练集；再接着建立点云识别网络，识别锚杆与其中心点；最后依据巷道切片结合识别结果的锚杆在巷道壁的中心，记录其位置，并标红；在巷道切片上连接标红点，成功绘制巷道边界，成图保存下来。本发明利用激光雷达采集点云数据，识别巷道壁上钻打的锚杆寻找边界点，并结合神经网络得到边界点，大大提高了巷道边界识别的精准度与效率。