1.一种图像中对象分类和计数方法，其特征在于，包括：

获取花粉图像；

使用对象分类和计数网络对所述花粉图像进行处理，得到所述花粉图像中花粉的类别和数目，其中所述对象分类和计数网络包括卷积神经网络、分类分支和计数分支，由所述卷积神经网络对所述花粉图像进行特征提取得到特征图，将所述特征图分别输入所述分类分支和所述计数分支，由所述分类分支判断所述花粉的类别，并由所述计数分支计算所述花粉的数目；

其中，所述分类分支包括用于提取分类特征的两个卷积层和两层全连接层；

其中，所述计数分支包括用于提取数目特征的两个卷积层和两层全连接层；

其中，所述对象分类和计数网络是基于具有花粉类别标签的训练图像训练得到的，用于判断花粉类别的损失函数的公式如下：

2.一种图像中对象分类和计数装置，用于实施权利要求1所述的图像中对象分类和计数方法，其特征在于，包括：图像获取模块，用于获取花粉图像；

图像处理模块，用于使用对象分类和计数网络对所述花粉图像进行处理，得到所述花粉图像中花粉的类别和数目，其中所述对象分类和计数网络包括卷积神经网络、分类分支和计数分支，由所述卷积神经网络对所述花粉图像进行特征提取得到特征图，将所述特征图分别输入所述分类分支和所述计数分支，由所述分类分支判断所述花粉的类别，并由所述计数分支计算所述花粉的数目。

3.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现根据权利要求1任一项所述图像中对象分类和计数方法的步骤。

4.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1任一项所述图像中对象分类和计数方法的步骤。