本发明属于目标检测识别领域，具体是Faster‑Vibe与分类算法实现目标识别方法。该方法包括：对输入图像按照像素灰度差异性进行分区；其中，灰度差异大区域尺寸大，灰度差异小区域尺寸小；剔除灰度差异小的区域；输入图像中可能包括有人、车、小型飞机和大型飞机；通过对未剔除的区域进行不均匀下采样操作，得到相应下采样分区；基于Vibe算法识别出每个下采样分区的像素是否是前景像素；将每个下采样分区上连续的前景像素作为一个疑似目标的像素集；根据疑似目标的像素集，对目标多个空洞进行处理，合并疑似目标为同一目标；将同一目标的像素集输入预先训练的轻量化分类网络，确定该目标是人、车、小型飞机和大型飞机中的哪个类型。