为解决现有车型精细识别方法中存在识别精度低,模型参数规模大等问题,提出一种基于特征融合卷积神经网络的车型精细识别方法.设计两个独立网络(UpNet,DownNet)分别用于提取车辆正面图像的上部和下部特征,在融合网络(FusionNet)中进行特征融合,实现车型的精细识别.相较于现有的车型精细识别方法,该方法在提高识别精度的同时,有效压缩了模型参数规模.在基准数据集CompCars下进行大量实验的结果表明,该方法的识别精度可达98.94%,模型参数大小仅为4.9MB.