本发明提出了一种基于多参数优化YOLOV4网络的飞机目标检测方法。引入多幅遥感飞机图像构建飞机图像训练集，人工标记训练集中每幅遥感飞机图像中的外接矩形框、中心点坐标、外接矩形框的宽度、高度、以及飞机类别；将飞机图像中的外接矩形框通过K‑means++算法进行聚类，得到YOLOv4网络的锚框参数值；结合飞机图像中外接矩形框、中心点坐标、外接矩形框的宽度、高度、以及飞机类别构建损失函数模型；将采集的飞机遥感图像输入至优化后多参数优化YOLOV4网络预测，得到预测飞机外接矩形框以及对应的飞机类别。本发明通过轻量化的模型，实现对于飞机物体的快速检测，提高了对于飞机目标识别的准确性。本发明提高工作人员的检测效率以及对于遥感图像任务的快速检测。