沥青路面在长时间服役期间，内部容易形成层间脱空、松散、早期裂缝等隐性病害。此类病害隐蔽性强，传统手段难以察觉，一旦发展到路表上，会造成结构损伤严重，维修费用激增。三维探地雷达可以在路面结构内部获取三维雷达数据体，为病害空间定位和形态分析提供依据，但数据量大，人工判读的效率较低。本文首先介绍了三维探地雷达的工作原理，雷达对隐性病害的反应特点；其次论述了数据预处理的关键环节；接着讨论基于深度学习的病害智能识别模型的构建；最终通过工程案例对技术可行性进行了验证。研究表明，结合深度学习，三维探地雷达可以实现对隐性病害的高效率识别，为路面预防性养护提供可靠支持。