本发明公开了一种基于卷积神经网络的黄花菜成熟度识别方法，包括：采集黄花菜的图像数据并标注其特征点；修改YOLOv3神经网络的输出层、激活函数以及损失函数；使用COCO数据集预训练的神经网络参数在采集到的图像数据集上进行训练；使用训练完成的神经网络预测黄花菜的特征点，得到特征点在图像坐标系中的坐标；利用特征点在图像坐标系中的坐标及其深度图像，得到空间坐标；根据空间坐标计算黄花菜的长度特征；通过黄花菜成熟度与其长度特征之间的映射关系得到黄花菜的成熟度。本发明通过神经网络识别特征点与深度相机提取三维信息相结合的方式得到黄花菜的位置与长度信息，并通过长度判断其成熟度，具有识别率高、计算成本低的优点。