本发明公开了一种基于深度学习的图像哈希索引构建方法，属于图像检索技术领域。该方法首先划分图像数据集得到测试样本集、训练样本集和图像库，然后充分利用深度学习模型提取出的深度特征对图像语义具有很好表达能力这一特点，构建出两个深度卷积网络结构不同的深度哈希网络模型，然后将测试样本集合图像库中的每幅图像分别经两个模型的前向传播计算出对应的两组初始哈希码，再对同一幅图像的两组初始哈希码拼接融合后作为该图的融合哈希码，通过计算查询图像和图像库中每幅图像的融合哈希码间的汉明距离，并将距离按从小到大的顺序排列，得到相似图像检索结果。本发明使得对大规模图像的检索更准确有效。