本发明公开一种基于卷积网络多维度学习的昆虫分类方法，包括以下步骤：获取包含各种昆虫种类的昆虫图片，对所述昆虫图片进行预处理并保留昆虫外轮廓，形成类别昆虫图片；将所述类别昆虫图片划分为训练数据集和验证数据集，并对训练数据集进行数据增强处理，得到增强训练样本集；构建多维度昆虫识别网络预训练模型；基于增强训练样本集对多维度昆虫识别网络预训练模型进行训练并进行优化，得到多维度昆虫识别网络模型；将待识别的图片输入至多维度昆虫识别网络模型中，得到识别结果，其中，待识别的图片集尺寸相同。本发明引入昆虫的多个维度信息，作为辅助特征协助模型识别，使模型在识别过程中，能同时考量图像特征以外的信息，来提高识别的精度。