本发明涉及一种基于胶囊网络的车辆重识别方法，包括：获取车辆图像数据集，将所述车辆图片数据集划分为训练集和测试集；构建用于车辆重识别的胶囊网络模型；通过训练集中的车辆图像对所述胶囊网络模型进行优化；将待识别车辆图像和测试集中的车辆图像输入经过优化的胶囊网络模型中：首先计算待识别车辆图像和测试集中车辆图像的特征向量，然后比较待识别车辆图像的特征向量和测试集中车辆图像的特征向量并计算对应的相似度，最后根据相似度高低排序输出匹配结果。本发明中基于胶囊网络的车辆重识别方法能够有效克服卷积神经网络不能提取空间位置信息和特征匹配时特征向量未对齐等问题，从而能够提升车辆重识别的识别精度。