伴生杂草严重影响作物的产量和质量,因此,抑制杂草生长是农业生产的主要作业之一。通过机器人进行精确的机械除草或有针对性的除草剂喷洒,是降低农用化学品对环境影响的可行选择。在复杂环境下,精准获取农作物田间杂草的区域位置、轮廓面积等信息是其研究难点。同时,除了在复杂环境下对杂草进行检测外,特定杂草物种的分类识别也必不可少,以便对杂草应用靶向控制机制进行精准喷施（例如适当的除草剂和正确剂量）。本文利用深度学习自主学习特征能力和泛化性强的优点,开展基于深度学习的田间杂草分割定位与多分类识别技术研究,取得的主要研究成果如下:（1）为提高复杂环境下田间小植株杂草和密集分布杂草的识别定位准确率,提出一种改进UNet网络的杂草分割算法。首先,在特征提取过程中,采用一组空洞卷积序列,扩大特征图的感受野,提升对小植株杂草的分割定位能力;其次,在损失函数中添加边界加权损失函数细化分割边界,更好的解决农作物和杂草的重叠问题,精准得到杂草的区域位置和轮廓面积;最后,通过采用多种深度学习网络分别使用自建玉米数据集和甜菜数据集进行实验。结果表明,改进UNet网络的平均交并比（MIOU）和类别平均像素准确率（MPA）均高于其它算法,验证了本研究方法的可行性和鲁棒性。（2）为便于应用靶向控制机制,需对特定杂草进行多分类识别。本文通过改进Dense Net网络实现对杂草的多分类识别,确定适合每一类杂草使用的除草剂种类及剂量。首先,在每个卷积层后引入高效通道注意力（ECA）机制,强化杂草特征并抑制背景特征的提取,提高杂草分类识别准确率;此外,在每个Dense Block块后添加Drop Block正则化,保证模型的泛化能力;最后,以玉米幼苗和六类伴生杂草为对象进行实验。结果表明,改进Dense Net网络的综合性能均优于对比网络,实现了对复杂环境下杂草高效、准确的分类识别。（3）在上述研究成果的基础上,通过使用Py Charm、Qt Designer和PyQT5等工具,研发了杂草分割定位及多分类识别软件,包括研究和自动两种模式,其中研究模式包括训练网络权重、杂草分割定位和杂草多分类识别功能。结果表明,该软件可以准确、快速的实现对田间杂草的识别与定位,效果显著。