基于深度学习的透水混凝土孔隙智能识别与分割方法，包括以下步骤：制备透水混凝土试样，对透水混凝土试样进行CT扫描得到试样的切片图像样本，作为初始数据集；对初始数据集进行标准化预处理、数据集标注、数据集增强，得到两组标准数据集；将标准数据集分割为训练集，验证集和测试集；构建Mask R‑CNN深度学习模型，在训练集上设置超参数并对模型进行模型训练，并通过验证集上的表现结果不断自动调整超参数，保存得到最优学习模型；将测试集中的图像输入到最优学习模型中进行孔隙智能识别与分割，输出得到孔隙分割掩模图，孔隙数目，孔隙面积和孔隙率，同时给出评价指标。本发明方法在精度和效率上得到大幅提升，且具有更强的鲁棒性和泛化能力。