本发明公开了一种基于深度学习的航天员操作设备状态识别方法，其具体包括：对航天员空间操作场景进行重建与匹配；采用空间感知方法，对航天员所操作设备进行特征提取与筛选；采用深度学习方法，对航天员所操作设备进行状态识别。对在空间操作场景中的航天员进行定位，并获取其观察视角，确定航天员所操作设备，采用基于SLAM的三维重构方法等比例构建空间操作场景三维模型，采用基于点云几何特征的场景匹配方法，完成航天员真实操作三维空间场景的匹配。采用卷积神经网络，构建深度学习分类器，实现航天员操作设备状态检测。本发明基于深度学习的航天员空间操作设备状态识别算法，以提高航天员增强现实操作辅助系统智能性和可用性。