技术特征：
1.一种基于模式识别和深度学习的阴道微生物识别方法，其特征在于，包括：获取阴道分泌物样本图片；将所述阴道分泌物样本图片输入预训练的深度学习识别模型，得到所述阴道分泌物样本内微生物的第一识别结果；剔除所述阴道分泌物样本图片中被所述第一识别结果识别出为微生物的部分；对进行了剔除操作后的所述阴道分泌物样本图片进行模式识别，得到所述阴道分泌物样本内微生物的第二识别结果；汇总所述第一识别结果和所述第二识别结果得到目标识别结果。2.根据权利要求1所述的基于模式识别和深度学习的阴道微生物识别方法，其特征在于，所述对进行了剔除操作后的所述阴道分泌物样本图片进行模式识别，之前还包括：对所述阴道分泌物样本图片进行进一步处理，以保证单张图片亮度一致，纠正物镜镜头畸变暗角现象，进行对比度增强。3.根据权利要求2所述的基于模式识别和深度学习的阴道微生物识别方法，所述阴道分泌物样本图片为摄像装置拍摄的，经由双色染色荧光剂进行染色之后的阴道分泌物样本的图片；其中所述双色染色荧光剂可以对微生物进行染色。4.根据权利要求1所述的基于模式识别和深度学习的阴道微生物识别方法，其特征在于，所述深度学习识别模型的训练方法包括：获取训练样本和与所述训练样本对应的训练标识；将所述训练样本对应的训练标识，输入预先构建的深度学习模型进行训练，得到所述深度学习识别模型。5.根据权利要求4所述的基于模式识别和深度学习的阴道微生物识别方法，其特征在于，所述训练标识包括：训练样本的微生物信息和所述样本对应的样本提供者的信息；所述样本提供者的信息包括：样本提供者的年龄以及生活环境。6.根据权利要求5所述的基于模式识别和深度学习的阴道微生物识别方法，其特征在于，所述将所述阴道分泌物样本图片输入预设的深度学习识别模型，得到第一识别结果，具体包括：预处理所述阴道分泌物样本图片；将处理后的阴道分泌物样本图片和阴道分泌物样本提供者的信息输入预训练的深度学习识别模型，得到对所述阴道分泌物样本内微生物的第二识别结果。7.根据权利要求1所述的基于模式识别和深度学习的阴道微生物识别方法，其特征在于，所述将所述阴道分泌物样本图片输入预训练的深度学习识别模型，得到所述阴道分泌物样本内微生物的第一识别结果，包括：对阴道分泌物样本图片采用多个位置、多尺度进行预处理；调用预训练的深度学习识别模型对处理过的阴道分泌物样本图片进行识别。8.一种基于模式识别和深度学习的阴道微生物识别装置，其特征在于，还包括：获取模块，用于获取阴道分泌物样本图片；深度学习识别模块，用于将所述阴道分泌物样本图片输入预训练的深度学习识别模型，得到所述阴道分泌物样本内微生物的第一识别结果；
剔除模块，用于剔除所述阴道分泌物样本图片中被所述第一识别结果识别出为微生物的部分；模式识别模块，用于对进行了剔除操作后的所述阴道分泌物样本图片进行模式识别，得到所述阴道分泌物样本内微生物的第二识别结果；汇总模块，用于汇总所述第一识别结果和所述第二识别结果得到目标识别结果。9.一种基于模式识别和深度学习的阴道微生物识别设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序至少用于执行权利要求1-7任一项所述的基于模式识别和深度学习的阴道微生物识别方法；所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序。10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-7任一项所述的基于模式识别和深度学习的阴道微生物识别方法中各个步骤。