本发明公开了一种基于注意力高阶残差网络的病虫害识别方法，该方法主要包含以下步骤：农作物病虫害图片预处理，对获取的病虫害图片进行一系列的预处理；特征提取，在残差模块中添加注意力机制，并将改进的残差模块级联，构建高阶残差网络模型，获取农作物病虫害特征；病害识别分类，经平均池化层和Softmax层后，实现对该病虫害图像的分类识别；本发明的农作物病虫害识别方法，主要针对复杂背景下农作物识别率低、粗粒度病害分类的问题，提供了一种可以充分提取农作物病害特征并对农作物病害程度进行分类的方法，具有较好的抗干扰能力和强鲁棒性，能够满足实际农作物病害识别应用需求。