本发明属于深度学习目标检测技术领域，公开了一种雾天目标检测方法、系统、计算机设备、存储介质及终端，采用的是YOLOv5检测框架，通过使用解耦头Decoupled Head代替原YOLOv5头部，弱化分类与回归任务之间的矛盾，在YOLOv5颈部融入ECA注意力机制，增强网络模型的特征表达能力；用C3TR替换第四个C3模块，捕获全局信息。将SPPF替换为SPPCSPC，提高模型的检测能力；改进后的算法在评价指标上相较于原算法均有提升。P、R、mAP@0.5和mAP@0.5：0.95分别达到83.8％、69.3％、75.4％、49.4％相比与原算法提升了0.2％、2.6％、1.7％和1.1％。