本发明公开了一种基于多特征深度融合神经网络的车辆状态准确感知方法，该方法首先建立并行深度卷积‑递归神经网络架构，包括使用并行卷积神经网络分别提取输入张量中的旋转和平移几何特征，使用递归神经网络学习所提取特征之间的运动状态时间相关特性；接着采用基于权重平衡的均方误差迭代法优化网络参数；最终使用训练好的网络估计车辆的三维速度和三维角速度信息。该方法仅使用单目相机，具有成本低的特点；所设计的网络泛化性能好，车辆状态参数感知准确。