尿液检测作为医院常规检测三大项之一,有着“体外肾脏活体检测”的美誉,具有很高的临床上价值。通常,尿液检测主要分为干化学分析和显微镜人工镜检分析两种,前者通过化学试剂与溶液有形成分的反应结果对溶液进行成分检测,尽管这种方法效率较高,但其准确率非常低,且只能定性检测,因此医生仍需进一步检测才可以推断出准确的病情。后者由检测人员直接采集病人尿样制作玻片进行显微镜检,能准确获得一个显微视野中各类有形成分的数量、形态,检测人员可通过分析显微镜视野下的有形成分,例如红细胞、白细胞、上皮细胞和管型的数量和形态做出病情诊断。然而,人工镜检方式的效率过于低下,难以满足临床需求。因此,出现了各类全自动尿沉渣检测仪器,国外有日本的UF和美国IQ,国内有惠生和AVE等。数年间就迭代出数十代产品,可见其有着较大的市场需求与研究价值。然而,此类仪器往往价格较为昂贵,仪器设备的安装维护也有着严格的标准,一般需要额外的硬件设备并且需要定期维护。另外,此类仪器单次检测时需要大量试剂对尿样进行预处理,这导致了仪器单次检测成本较高。除此之外,此类仪器还有着较高的漏检率,会导致医生做出错误诊断而贻误病情。因此,一种单次检测成本较低、利于普及并且有着较高准确率的尿沉渣检测系统具有重要的实用价值。本文以医院临床尿沉渣检测项目为背景,结合目前尿沉渣检测系统检测精度低、单次检测成本高等不足,基于计算机视觉、数字图像处理、深度学习等相关技术开发出了一种基于深度学习的尿沉渣图像识别算法。利用该算法搭建并部署了一个尿沉渣检测网站,该网站只需用户将尿沉渣图像上传就能获取检测结果,无需多余的硬件设备。本文的主要工作如下:（1）制作尿沉渣图像数据集。首先在医生的协助下对医院提供的未经标注的尿沉渣图像进行标注,制作出一个尿沉渣图像数据集用以训练深度学习算法。其次,根据尿沉渣图像的特点,提出了一种基于原始数据的数据增强方式,实现由原始图像生成新数据。（2）提出了一种针对于复杂检测情况的尿沉渣图像分割算法。为了能高效准确的解决复杂环境下的尿沉渣图像分割任务,本文根据已有算法改进出了一种基于平滑空洞卷积和门控融合注意力机制模块的尿沉渣图像分割算法,能够对复杂环境下的图像进行可靠分割。相较于其他医学图像分割算法,该算法通过平滑空洞卷积对普通的卷积进行了替换,扩大了卷积层的感受野,且能够利用特征图的多尺度特征信息,还使用了门控融合注意力机制对多层次特征信息进行了融合。该网络结构能够更好的处理背景与分割目标区分度低的图像。将该算法应用于尿沉渣检测系统中,能够提升系统的检测精度。（3）设计并搭建一种B/S架构的尿沉渣图像检测系统。现有的尿沉渣检测系统通常为尿沉渣检测分析仪,一般依赖额外的硬件设备,需要定期维护,且价格昂贵,在贫困地区的医院、诊所普及率较低。本文搭建了一个尿沉渣检测系统,该系统基于Python-Django、Vue.js框架搭建了一种B/S架构的网站系统,该系统无需额外的硬件设备,只需通过网页将尿沉渣检测图像上传至系统,系统可自动对其进行识别分析,该系统降低了单次检测成本,并且还具有自动保存病历信息,记录病人的生理状态等功能,能够协助医生高效准确的作出病情诊断。