本发明公开了一种基于代表性特征对齐的域适应目标检测方法，包括：1)数据获取；2)数据处理；3)模型构建；4)定义损失函数；5)参数调优；6)检测结果输出。本发明构建了一个集成了代表性特征提取模块、多级代表性特征自适应融合模块、代表性特征对齐模块、基于上下文的分类正则化模块和全局特征对齐模块这五个模块的域适应目标检测网络，代表性特征包含物体的局部结构特征和语义鉴别性特征，通过将有标签的源域图像和无标签的目标域图像的相同类别的物体的代表性特征对齐，实现精确的特征对齐，得到在无标签的新场景下的准确的目标检测结果。