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针对图像分类中背景信息太多容易误导分类结果的问题,提出一种筛选—识别网络架构,通过剔除与分类无关的背景信息、定位要分类的感兴趣区域及提高对车辆细粒度分类的准确率。用YOLOv3网络快速寻找需要分类的目标物体,消除背景中无关信息对分类的误导,将结果送入到双线性卷积神经网络进行训练和分类,结果在Cars196数据集中对车辆的车型、颜色和方向的分类精度为92.1%,92.7%,97.4%。利用监控视频自制数据集中对车型、颜色和方向的分类精度为71.3%,68%,85.6%。使用筛选—识别网络架构对车辆的细