本发明是关于一种基于动态滑动窗口的微小目标检测方法和装置，其中，方法包括：获取待识别图像；基于动态滑动窗口将所述待识别图像分割成N*N大小的网格；使用训练好的卷积神经网络分类模型对每个网格进行分类概率计算，以得到输出概率值；根据每个网格生成对应的类激活图，并确定类驱动的显著性区域，以及显著性区域的击中率、显著性区域的覆盖率和显著性区域的数量；将输出概率值、显著性区域的击中率、显著性区域的覆盖率和显著性区域的数量输入训练好的支持向量机分类器，以使支持向量机分类器确定网格所属类别，其中，网格的类别包括正常网格和异常网格，其中，正常网格中不包括微小目标，所述异常网格中包括至少一个微小目标。