本发明公开了一种基于深度感知卷积神经网络的2D与3D图像同步检测方法，步骤如下：步骤1、定义目标锚点公式，引入预设深度信息参数，指定共享中心像素位置；步骤2、根据定义目标物体的锚点模板、可视化锚点生成公式和3D先验锚点，生成预设锚框；步骤3、检查锚框的交并比；步骤4、分析目标物的网络损失函数；步骤5、建立深度感知卷积区域建议网络：引入Densenet卷积神经网络，得到特征图，将特征图送入全局特征抽取和局部特征抽取，最后按照一定的权重进行结合；步骤6、前向优化处理，引出参数步长σ，设置循环终止参数β，优化参数；步骤7、输出3D参数。本发明能够实现自动驾驶更高的安全性，可以广泛应用于计算机视觉领域。