本发明涉及一种融合光流算法与深度学习的模糊视频检测方法，包括：进行训练视频样本的预处理；获得模糊视频检测模型，构建模糊视频时序训练模型，通过深度学习算法获得视频帧的特征图；把待检测的帧的前十帧与后十帧的特征图按照取值从0到1、且符合正态分布的权重，用光流算法把这二十一张特征图都聚合到一张特征图上；按照正态分布算法，确定权重；检测帧特征图，检测此特征图；定位并标记出目标在视频帧中具体位置。本发明不仅考虑了视频帧本身的特征，还考虑了视频时序，以及空间、地理位置、天气等相关因素，用光流法对每一帧及其前后帧进行光流融合；提高了复杂应用情况下模糊视频检测与识别能力，提高了模糊视频中目标的检测率。