本发明公开了一种基于深层特征融合的鱼类智能分选方法，包括:(1)获取待识别鱼的图像，通过图像预处理定位算法，进行预处理，并进行实时定位；(2)通过深度学习算法对预处理后的图像进行特征提取，将提取的特征输入预先训练好的卷积神经网络模型中，对图像进行分类，得到待识别鱼的种类，输出识别结果；(3)鱼类智能分选系统根据识别结果将待识别鱼按照种类进行暂时存放，完成分选。本发明的方法采用基于深层特征融合的卷积神经网络，在深层卷积层加入了上采样层，同时与第二层反卷积层特征进行拼接融合，结合了图像深层的边缘细节信息和浅层轮廓特征，具备更强特征捕捉能力，全面挖掘出图像的特征，提升了水环境下鱼类识别的准确率。