本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于全局和局部特征联合约束的跨模态地点识别方法。本发明包括以下步骤：步骤1、分别输入1张彩色图像和红外图像到GLFC‑Net网络模型中；步骤2、利用ResNet50网络和局部分支模块，将步骤1中输入的两种模态的图像生成富含全局性和局部性的共享特征；步骤3、从富含全局性的共享特征中提取对应的全局特征；步骤4、从富含局部性的共享特征中提取对应的局部特征；步骤5、对步骤3获得的全局特征与步骤4获得的局部特征进行全局级别和局部级别联合约束；步骤6、若达到指定的训练轮数，则结束；否则继续完成训练，返回步骤1。本发明增加了对光照不足、视角变化问题的鲁棒性，从而提高了地点识别的准确率。