本发明涉及无人航行器技术领域，公开一种基于深度学习的三维避碰声呐障碍物检测方法及系统，包括：三维避碰声呐探测障碍物，并采集障碍物的三维点云数据；对所述三维点云数据进行处理，生成二维扇形图像，并进行障碍物标注，得到训练图像样本；通过深度学习模型对训练图像样本进行训练，并对障碍物进行图像检测识别，获取障碍物的位置信息，得到障碍物小图像；基于自适应的双阈值检测算法进行图像分割，获取障碍物轮廓信息，并得到障碍物成像的平均灰度值；进行三维点云数据栅格化处理生成三维栅格图像，获取障碍物的三维边界数据；根据三维边界数据对障碍物进行避碰控制。本发明能够获取准确的障碍物三维边界信息，整体简单、可靠也易于实现。