本发明提出一种基于多模型融合的特征蒸馏方法、系统、设备和介质，包括：通过预训练的多个教师模型分别获取目标数据的特征作为第一特征；通过学生模型的主干网络获取所述目标数据的第二特征，将所述第二特征分别输入多个第一蒸馏子网络，通过每个所述第一蒸馏子网络分别输出与所述第一特征相似度达到设定阈值的第二特征；将所有所述第一特征进行融合得到第一融合特征，并将各所述蒸馏子网络输出的第二特征进行融合得到第二融合特征，将所述第一融合特征和第二融合特征输入第二蒸馏子网络，获取所述目标数据的蒸馏特征；本发明充分利用不同教师模型的优势，从局部和全局两个方向进行蒸馏学习，提升学生模型的识别性能。