本发明公开了一种基于卷积神经网络融合EKF的拖缆姿态解算方法及系统。该融合方法包括：通过多个传感器测得原始姿态数据；将原始姿态的九轴数据解算为角度数据；构建卷积神经网络与EKF融合模型，将上述角度数据作为模型的输入；使用原始角度数据训练卷积神经网络与EKF融合模型，让模型可以根据原始数据自主调整EKF的参数，找到最优的滤波参数模型；将滤波后的姿态角度数据作为卷积神经网络与EKF融合模型的输出进行输出。本发明的融合解算方法，提高了姿态角度数据的测量精度。