本发明公开了一种基于泡沫图像多特征的分层工况感知判别方法，其特征在于本发明针对其工况识别的小概率事件即落点在交界上，考虑到交界左右的区间的工况模糊性，采用分层工况识别，对于区间内部的工况确定地带进行一个基于模糊数学评判方法的快速的粗分类，而对于模糊地带采用分类更为细致且准确的卷积神经网络的特征提取，可以学习到不大容易被注意到的深度特征，从而对工况进行一个精确的工况识别分类。基于此，使用分层控制，通过模糊数学算法针对区间内部地点，无争议地带。通过使用深度学习，针对概率分析可得到工况交界点的模糊地带最小距离，进行细分类的标准使结果更为准确。