本发明公开了一种基于深度学习的舌象仪舌象分割方法，包括：使用图像采集装置进行舌象数据采集；对采集到图像进行数据增强操作，扩大数据集数量，人为对扩大后数据集中的每个图像的舌体区域进行标注，并对标注后的数据集进行划分，划分为训练集、验证集与测试集；将训练集与验证集放入优化后的DeeplabV3+网络进行训练；利用训练好的模型对测试集进行预测，获得舌体图像的每个像素点的分类，与真实值进行对比，得到mIoU值衡量模型能力；对得到的像素点分类，进行新图创建与复制原图对应像素点操作获得分割后的舌象。