本发明公开了一种面向实时智能感知系统的神经网络集成分层调度方法和系统。该方法的步骤包括：1)针对系统中的感知任务训练神经网络，构建神经网络集成；2)确定神经网络集成中神经网络的顺序；3)对感知任务进行优先级计算，根据优先级和神经网络的顺序执行任务；4)基于带权投票法对感知任务的结果进行融合。本发明利用神经网络集成方法来提升感知任务的计算准确度。本发明适用于任何类型的感知任务和神经网络结构；由于计算过程主要集中在离线阶段，因此几乎不会引入任何在线调度开销；同时，通过基于置信度和截止期地实时调度算法合理地为感知任务分配计算资源，在保证调度成功率的同时最大化准确率，进而提高了系统的安全性。