茶在我国种植面积广,并且是重要的创汇作物。茶树害虫是危害茶园生产的主要因素之一,每年给我国的茶园等相关产业链造成相当严重的损失,为了确保提升茶叶生产的质量,及时监测茶树害虫并采取正确的处理方式十分重要。由于茶树害虫在生长周期中形态变化较大,且茶园管理者缺乏茶树害虫识别、防治措施等相关的经验,从而导致不能准确的把握时机对症下药,防治害虫效果不理想、过量使用农药等现象,直接降低了茶园生产茶叶的卫生标准与茶叶质量。因此,快速准确地识别茶树害虫的种类,并及时采取科学有效的相应防治手段已然成为目前茶园产业链中迫切需要解决的问题。本文围绕茶树害虫识别展开了如下几个方面的工作:（1）本文构建了一个包含22类害虫的数据集,命名为TPID。但考虑到部分茶树害虫在生长周期中形态的差异性,将部分害虫的幼虫以及成虫分为两类,最终数据集包含害虫29类,包含了各个类别的单一目标图像,还有同种害虫的多目标图像,充分考虑了目标检测与实例分割实验过程中会出现的情况。目前国内并没有使用于茶树害虫检测识别与分割、或与计算机视觉相关的数据集,TPID数据集的提出,有助于日后茶园相关的学术研究。（2）对于茶树害虫进行检测识别和实例分割的任务,本文使用了Mask Scoring R-CNN网络,在此基础之上,在原始的骨干网络中融合了注意力机制,命名为MS-A R-CNN。通道注意力通过对各通道的依赖性以及特征进行调整,使得网络能够自适应的调整各通道的特征响应值,最终模型能够将实例分割（segm）的精度（AP50）提升了2.9个百分点。卷积神经网络中的池化层直接将信息合并,这样可能会导致部分关键信息无法识别,空间注意力能够避免信息丢失,使得模型能够将目标检测框（bbox）的精度（AP50）提升了2.8%。（3）完成了面向Android的茶树害虫识别应用设计,将深度学习网络模型和移动端结合。能够实现茶树害虫信息查询、茶树害虫信息库和茶树害虫识别功能,使得茶树害虫识别系统能够更加智能、专业的辅助茶园生产。