本发明属于用餐食物图像数据处理领域，具体涉及一种基于深度学习食物图像识别模型的营养管理方法及系统，该方法包括：用户端获取用户待摄入食物的图像，将获取的食物图像输入到训练好的基于深度学习食物图像识别模型，得到不同种类的食物子图像；计算不同种类食物子图像中所含营养的量，将所有食物中的营养素进行累加，得到该用户各种营养素总摄入量；设置各种营养的摄入阈值，将计算出的各种营养素总摄入量与对应营养素摄入阈值进行对比，得到对比结果；根据对比结果调整摄入食物的种类和数量，完成营养管理；本发明通过将用户上传的食物摄入信息通过服务器和其他数据集关联起来，得到能量、产能营养素比率是否处于适宜推荐量，最后将分析得到的数据反馈给用户，从而促使用户对膳食模式进行改进。