针对车身灰尘堆积、色彩蜕变以及不同光照条件下的颜色变化等情况导致的车辆颜色识别准确率低的问题,提出一种基于多颜色空间卷积神经网络的车辆颜色分类方法,结合多颜色空间信息及模型选择融合机制进行颜色分类。通过实验表明该方法能够达到较高的识别效果,分类准确率达95%,泛化性能良好。