本发明涉及一种领域图片细粒度分类识别方法，首先基于训练集训练好三个能力互补的细粒度分类深度神经网络，然后对输入图片利用这三个深度神经网络分别进行分类，最后综合得到最终分类识别结果。本发明还涉及一种领域图片细粒度分类识别系统，包括处理中心和显示器，处理中心与所述显示器通讯连接；处理中心包括高清摄像头、预处理器、计算中心及存储器。本发明涉及科学合理，采用基于深度学习的神经网络识别方法，比传统方法的识别类别更多，速度更快，准确率更高，可以在短时间内对大批量同领域图片做出相对精准的细分类；同时节省了大量的人力资源及成本，且便于部署和移植。