本申请涉及隧道异物检测技术领域，具体涉及一种智慧隧道内部的异物视觉检测方法、系统及介质，该方法包括：基于每个轮廓上所有像素点的纹理特征系数的复杂程度和平均分布情况，确定各帧隧道灰度图中每个轮廓的纹理差异系数；基于不同帧隧道灰度图之间同一目标的轮廓内所有超像素块的直方图的相关性，以及不同帧隧道灰度图之间同一目标的轮廓的纹理差异系数的离散程度，确定各帧隧道灰度图中每个轮廓的光影变化系数，并结合神经网络模型对隧道内部的异物进行检测。本申请通过分析轮廓内外两侧的纹理差异，以及不同帧之间同一目标区域的纹理受光线的影响程度，提高了对隧道内部异物检测的精度。