本发明提出一种基于多模型的尿液的细胞识别方法和系统，其中，方法包括：尿液图像的收集、挑选和标注，形成数据集；构建基于深度卷积神经网络的图像识别模型；针对不同的细胞识别组合，应用所述数据集对所述图像识别模型进行训练、测试，得出训练好的针对不同细胞识别组合的多个图像识别模型；应用所述训练好的针对不同细胞识别组合的多个图像识别模型的组合对待识别的图像进行识别。本发明提出的方案对尿液中不同的细胞组合应用不同的模型进行分别识别，大大提高了识别的准确率；很好的解决了细胞数目不平衡的问题，有利于数据集的制作。