本发明针对现有技术的局限性，提出了一种基于深度学习的常见农作物多类别虫害识别方法，其对深度学习模型DenseNet卷积神经网络进行了改进，通过集成学习结合了选择性内核单元、表征批规范化模块以及自适应激活函数ACON，使该卷积神经网络能够根据网络的输入，自适应调整感受野的大小，捕捉不同尺寸的目标；减少输入信息的噪声，增强输入信息的特征，让特征服从稳定的分布；还增强了网络的综合表现；使得DenseNet卷积神经网络能够有效处理多农作物品种、多虫害类型的数据集，提高了训练后所得虫害识别模型对农作物虫害的识别率，在实际应用过程中能很好的满足真实环境的要求。