本发明涉及人工智能技术领域，提出了一种基于深度学习实现矿山信号异常检测方法和系统，该方法包括：采集目标矿山的时空数据，提取所述时空数据的原始特征；根据所述原始特征生成所述目标矿山的时间特征；根据所述原始特征生成所述目标矿山的特征灰度图，根据所述特征灰度图生成所述目标矿山的空间特征；根据所述时间特征和所述空间特征生成所述目标矿山的加权特征；利用预设的分类算法和所述加权特征生成所述目标矿山的异常概率值；根据所述异常概率值对所述目标矿山进行信号状态判断。本发明可以提高进行矿山信号异常检测时的准确性。