本发明提供一种套牌车辆的识别方法及系统，所述方法包括：获取待识别车辆的图片；基于目标检测算法在图片中对车牌进行定位，将定位的边界框输入预先建立的第一卷积神经网络，输出车牌；基于目标检测算法在图片中对车标进行定位，将定位的边界框输入预先建立的第二卷积神经网络，输出车标类别；将车辆图片输入预先建立的第三卷积神经网络，输出车辆的类型；将车辆图片输入预先建立的第四卷积神经网络，输出车辆的颜色；将待识别车辆的车牌、车标类别、类型和颜色与数据库中的车辆信息做比对，由此判断该车辆是否为套牌车。本发明对于车辆的车牌、车型、车标和颜色的识别是基于深度学习模型实现的，处理简单，对环境的依赖性大大降低，鲁棒性更强。