本發(fā)明涉及一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的空間暗弱小目標(biāo)檢測(cè)方法，該方法將包含空間暗弱小目標(biāo)的序列幀星圖數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的空間暗弱小目標(biāo)檢測(cè)模型中，實(shí)現(xiàn)對(duì)空間暗弱小目標(biāo)的檢測(cè)；空間暗弱小目標(biāo)檢測(cè)模型以深度Q網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)算法建立基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL的空間暗弱小目標(biāo)檢測(cè)算法，檢測(cè)算法將空間暗弱小目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題建模為馬爾可夫決策過(guò)程并設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，通過(guò)DRL智能體基于序列幀星圖數(shù)據(jù)的時(shí)空管道信息作出目標(biāo)區(qū)域定位決策。本發(fā)明將暗弱空間目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題建模為馬爾可夫決策過(guò)程，設(shè)計(jì)了基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的檢測(cè)算法，算法以星圖序列的時(shí)空管道信息作為輸入，檢測(cè)過(guò)程不需要提取圖片特征，有效規(guī)避了空間目標(biāo)缺乏特征的缺陷。