本发明提供了一种三维物体的识别方法，包括：通过旋转不变编码器对输入的点云进行编码，得到旋转不变特征向量；对旋转不变特征向量进行卷积和池化处理，得到中间特征向量；对中间特征向量进行多层感知机全局池化处理，得到全局特征向量；将全局特征向量输入全连接层构成的分类器，得到三维物体的分类结果。本发明用图结构来描述点与点之间的关系，点与点的连接关系作为边，采用拉普拉斯矩阵L描述图结构，对图结构表示的三维特征进行旋转不变编码，然后利用层级图卷积进行全局特征提取，利用多层全连接输出最终分类结果，从而可以简化数据的处理过程，且提取的三维特征具备旋转不变性，使得三维物体的分类结果更加准确。