本发明公开了一种基于多任务特征融合共享学习的低光照行人检测方法及系统，获取正常、低光照行人数据集；利用正常、低光照行人数据集对图像光照增强网络进行预训练；利用正常光照行人数据集对行人检测网络进行预训练；设计能够融合上下游任务之间特征的多任务特征融合模块，对两个网络进行特征融合与共享，构建多任务特征融合共享学习的低光照行人检测网络；将两个预训练模型导入低光照行人检测网络，并利用正常、低光照数据集进行训练，得到多任务特征融合共享学习的低光照行人检测模型；利用多任务特征融合共享学习的低光照行人检测模型对被检测图像进行检测，得到图像中行人的位置。本发明能够准确、高效的在低光照的图像中检测出行人的位置。