本发明涉及一种舌象分析方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：构建舌象识别模型，通过舌体目标图像训练集对舌象识别模型进行训练，通过训练后的模型判断是否为异常舌象图像；舌象识别模型的网络结构中以Swin Transformer网络作为基础网络架构，舌体目标图像输入Swin Transformer网络后得到的特征图像一方面通过分类网络得到第一预测结果，另一方面通过Grad‑CAM得到特征图像对应的注意力区域，通过注意力区域对特征图像进行裁剪后，通过分类网络得到第二预测结果，根据两个预测结果计算得到为异常舌象图像的概率进行输出。本发明对于舌苔图像细粒度识别水平有明显提升，且更易于布置于移动端效果更好。