本发明公开了一种基于深度学习的作物育种监测方法及系统，方法包括：数据采集、光照感知色彩增强、多尺度图像特征提取和作物育种病害分类。本发明属于作物育种技术领域，具体是指一种基于深度学习的作物育种监测方法及系统，本方案通过照度的估计，入射光分量和反射光分量的优化，HSV色彩空间的校正，使增强后的图像亮度适中、色彩饱满、细节清晰；通过改进网络结构，使用多尺度池化将先前卷积池化层生成的深度特征集成到固定长度的特征表达式中，在一定程度上提高了样本采集的泛化能力；通过不断优化卷积模型初始连接权重和阈值，使优化参数向更好的搜索区域靠拢，避免陷入局部极小值而无法找到更优的全局解的问题。