本文公开基于压缩的卷积神经网络模型的图像特征提取方法，包括：构建卷积神经网络模型，对卷积神经网络模型进行压缩：将卷积神经网络模型多个卷积层的权重压缩比作为蜜源，利用人工蜂群算法搜索适应度值最高的蜜源，根据蜜源确定对应的卷积神经网络压缩模型，利用压缩模型计算蜜源的适应度值；将适应度值最高的蜜源对应的压缩模型作为最终的卷积神经网络压缩模型；利用卷积神经网络压缩模型对图像进行特征提取；其中，根据蜜源确定对应的压缩模型包括：将卷积神经网络模型多个卷积层的权重进行稀疏低秩分解得到低秩矩阵，根据每层的权重压缩比对该层权重的低秩矩阵进行通道裁剪。本文的方案能在保证模型精度的基础上加快图像特征提取的速度。