本发明提供一种基于深度学习的盾构隧道墙面渗漏水风险检测的方法，用于根据拍摄盾构隧道墙面得到的检测图像进行盾构隧道墙面渗漏水风险检测，包括：将检测图像通过分类模型进行分类类别判断，得出包含无风险、有风险已处理以及有风险未处理的分类类别，并对分类类别为有风险未处理的检测图像进行定位并上色从而得到上色标签图，将上色标签图输出从而提供警示作用并实现对所警示的监测图像的自动化定位，并根据隧道墙面分类数据集以及隧道墙面分割数据集进行训练。因此，能够减缓针对急剧增加的隧道养护需求，通过发出相关警示并自动化定位从而满足实际工程对渗漏水病害图像识别自动化并且批量化处理的需求，隧道墙面渗漏水检测更加准确高效。