本发明涉及一种基于深度学习的多目标跟踪方法及系统，包括：将空间金字塔模块嵌入到多尺度特征金字塔网络中，得到改进后的特征提取网络；获取目标场景中T个时刻的图像并输入至所述改进后的特征提取网络，得到T个时刻的目标位置检测结果和目标特征向量；基于t时刻的目标位置检测结果和预测结果计算交并比；根据前后两时刻的目标特征向量计算目标特征余弦相似度；根据交并比和余弦相似度筛选出多个跟踪目标物，并对同一跟踪目标物赋予同一个标签；对t+1时刻的目标特征向量进行自适应加权并更新，直至所有图像中每个跟踪目标物均赋予标签，根据标签进行多个目标跟踪。引入了空间金字塔和自适应特征更新机制，提高多目标跟踪的精准度。