本发明涉及算法领域，具体而言，涉及一种基于机器学习的菜品新鲜度识别方法，该方法包括：获取多张蔬菜图像，对每张蔬菜图像进行新鲜度的标记，得到已标记蔬菜图像，对每张已标记蔬菜图像进行封装，得到数据集文件，搭建网络模型得到目标网络模型，将数据集文件导入所述目标网络模型得到训练模型，将所述训练模型以设定文件的形式部署在服务器内，前端设备发送目标图像至服务器内，根据服务器内部署的训练模型对所述目标图像进行识别得到识别结果，将所述识别结果储存于所述服务器内。如此，无需人工筛选就能高效、便捷地实现对蔬菜的新鲜度识别，显著降低人力成本。