本发明属于车牌检测技术领域，尤其涉及一种恶劣天气下小样本车牌检测方法，设计简洁的主干网络用于提取正负样本框，在训练时为常规天气数据构建多个正样本的嵌入空间表征以及负样本的嵌入空间表征，在测试时增加新的恶劣天气图像的正样本表征和负样本的嵌入空间表征，推近目标建议框距离与正样本嵌入空间的距离，拉大目标建议框与负样本嵌入空间的距离，最终通过此度量判断目标候选框是否为车牌，从而达到车牌检测的效果，不仅可以用来进行恶劣天气下小样本车牌检测，还可以用于多种小样本目标检测任务，在恶劣天气下的小样本数据检测精度可达96.5%，极大的提升了检测和分类效果。