本发明公开了一种基于三维卷积神经网络的边界框回归方法、系统、设备及介质，所述方法包括：构建回归器，对跟踪算法预测出的目标边界框进行回归；根据给定跟踪序列的第一帧信息，生成样本对并训练回归器；在后续每一帧的目标跟踪过程中，使用回归器对跟踪算法预测的目标边界框进行回归；在设定三维卷积神经网络的时序维度输入量为N的情况下，当跟踪到第N帧时，将前N帧的跟踪目标图像作为三维卷积神经网络的输入，再根据第一帧的信息，生成样本对，对回归器进行适应性调优重训练。本发明首次将边界框回归应用在基于三维卷积神经网络的目标跟踪算法领域，使预测的边界框经过回归后更接近真实值，提高了跟踪效果的精确性。