本发明公开了一种基于事件相机消除背景噪声的方法及系统，采集仅含运动目标的事件流数据和仅含背景噪声的事件流数据进行合并处理，克服实际情况下样本采集困难的问题；将事件相机输出的异步脉冲事件流通过编码表征成网格图像，与深度学习方法相结合，一方面利用深度学习强大的特征学习表达能力，另一方面充分利用了事件流数据的高时间分辨率和时序特性；利用神经网络输出背景噪声的分布，而并非直接输出去除背景噪声后的网格图像，利用此自监督方式，可以巧妙的利用现有数据制造标签样本数据，解决有监督学习对标签样本的采集困难问题。