本发明公开了一种基于YOLOv3模型的高阶目标检测方法，包括如下步骤：步骤1：预设图像数据集；步骤2：设计高区分性特征提取方法：通过高通滤波器和低通滤波器对预输入图像的水平、垂直和斜对角方向的特征进行提取；步骤3：设计高阶目标检测方法：在特征层上采样之前加入高阶计算，将输入图像进行拆分获取子张量，对子张量进行层乘积运算和加法运算，之后加入激活函数并且正则化；步骤4：对卷积神经网络参数进行调整；步骤5：运用所述高区分性特征提取方法对图像数据集的高区分性特征进行提取，将获取的图像数据集的特征导入融合了所述高阶目标检测方法的深度学习网络，完成对图像数据集的拟合。本发明对特征提取起到了改善作用。