本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的模式识别方法，主要是一种基于深度卷积神经网络，引入attention机制及图像增强手段的模式识别方法。首先拿到样本数据集，由相关专业人员对数据集图像进行标注，对图像做灰度处理，这样可以凸显出主要目标的轮廓，有利于特征提取，然后利用随机旋转不同角度对数据集进行扩充，再对图像数据做增强以及数据预处理，最后构建出能够高效提取图像特征的深度卷积神经网络，用建立好的数据集进行五折交叉验证对模型进行训练并测试，完成视觉辅助检测模型的构建。本发明在样本识别时运算效率更高，而模型参数减少，降低了资源的占用，以及对软硬件的高需求，可以更好投入到实际使用。