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公开了一种基于浅层特征信息增强的车辆颜色识别方法和系统,包括在车辆颜色识别的卷积神经网络中嵌入浅层特征信息增强模块,卷积神经网络包括浅层卷积块、中层卷积块和高层卷积块,浅层特征信息增强模块嵌入浅层卷积块和中层卷积块之后;车辆图片作为浅层卷积块的输入依次进行特征提取,浅层特征信息增强模块接收特征输入,经过多个1*1卷积层获得不同维度的特征,对不同维度的特征进行矩阵相乘获得增强信息表达的特征,送入下一卷积块;将各卷积块的特征依次送入全局平均池化层、对应的分类层进行分类,并利用标签平滑正则化的交叉熵损失函数进行约束。浅层特征信息增强模块可灵活的插入卷积神经网络任意位置,增强特征信息,增加模型的泛化性。