本发明所涉及的基于深度学习的高保真全息轨道角动量通信方法，属于深度学习、信息加密领域。本发明提出了一种轨道角动量全息图编码和深度学习解码的全息轨道角动量通信方法。通过将轨道角动量信息和图像信息编码为不同的全息图，经过传播后，在接收端，被编码的全息图通过训练好神经网络的全息图重建出高质量图像。另一方面，全息图携带的轨道角动量信息被神经网络转换序列信息，并且解码成灰度图像或序列码。本发明提出的通信方法可以用于扩展通信信道，提高通信安全性。本方法可以应用于加密的数字调制/解调，信息加密领域，并可以扩展信道传输容量。