本发明公开了一种基于多视角声图的深度学习目标自动识别方法及系统，其方法包括以下步骤：获取待测目标在同一声呐的多视角观测下的多视角声图数据集；对所述多视角声图数据集进行样本增广，得到声呐图像训练样本；基于误差反向传播算法及交叉熵代价函数，并利用所述声呐图像训练样本对卷积神经网络进行迭代训练，得到多视角并行深度卷积神经网络；利用所述多视角并行深度卷积神经网络对所述多视角声图数据集进行识别，得到待测目标的类别属性。本发明利用多个观测视角的声纳图像，能够为目标识别提供更加完整的特征信息，有利于目标的精细认知和识别。
