本发明公开了一种基于强聚类损失函数的多种类目标辨识方法及系统。所述方法为：根据同一批次待识别目标标签的特征值和标签值特点，构建强聚类损失函数；加入目标的移位特征，进一步增大不同类别目标的损失值差异；编写CNN模型的网络层硬件代码并进行并行加速，生成的RTL级代码结合网络权重数据、偏置数据迁移到FPGA中；构建硬件层面电路图，对RTL级代码生成的IP核和Zynq处理器部署硬件设计，PS端和PL端联合生成比特流，实现CNN模型在FPGA上的运算。所述系统包括强聚类损失函数构建、移位特征添加、硬件代码编写、FPGA、硬件层面电路图构建这些模块。本发明聚类效果明显、识别精度高，并且提升了计算效率。