本发明公开了一种基于卷积神经网络的运动模糊编码点的身份识别方法，具体步骤包括：步骤一、标定实拍相机，构造虚拟相机编码点，获取大量运动模糊编码点图像‑编码点身份样本；步骤二、构造卷积神经网络MBCNet；步骤三、将运动模糊编码点图像‑编码点身份样本的集合对卷积神经网络MBCNet进行训练及测试；步骤四、运用训练后的卷积神经网络MBCNet对运动模糊图像进行分割、分类，即可获得对应的编码标记点身份ID；该识别方法能够对实际拍摄的运动模糊图像进行处理，得到对应的编码标记点的身份，对于高速运动物体机器视觉测量可以提供快速可靠的前期数据，扩大机器视觉测量方法的应用领域。