本发明提供基于卷积神经网络的遮挡号牌判别方法，其可以持续不断的提升识别能力，确保能够维持较高的识别准确率。其包括：S1通过图像识别技术，从道路监控设备中提取数据，输出车辆区域图片；S2进行车辆号牌检测，将没有检测到号牌的车辆标记为嫌疑车辆；S3获取遮挡号牌判别用的候选区域图片；S4定时的循环收集车牌样本；S5通过图像识别技术对所有的车牌样本进行提取，输出样本的车辆区域图片；S6获取遮挡号牌判别用的候选区域图片；S7每次收集新的车牌样本后，训练卷积神经网络；S8把得到的嫌疑车辆的候选区域图片，输入到训练好的卷积神经网络中，判定是否遮挡号牌，如果判定嫌疑车辆存在遮挡号牌的行为，则针对嫌疑车辆进入后续程序。