本发明公开了一种基于深度学习单目视觉神经网络目标姿态检测方法，包括：姿态真值预处理，目标姿态检测，目标姿态损失优化，目标包围框及姿态预测，目标姿态解析，目标姿态偏置角获取，目标姿态视角修正获取，形成最终目标姿态。本发明还公开了一种基于深度学习单目视觉神经网络目标姿态检测系统。本发明将卷积层提取出的特征向量进行全连后，利用三角函数将得到的参数归一化后和原有的目标包围框参数整合成一个损失函数进行优化，使得神经网络收敛。本发明提高了智能驾驶环境感知系统对周围环境信息获取的鲁棒性,为后融合提供了高精度了目标姿态属性。