本发明提供了一种基于隐马尔可夫模型的目标检测模型的搜索方法。包括：建立隐马尔可夫模型，对其参数重估后形成重构隐马尔可夫模型；预测得到其观察序列，观察量比较，不相同时，对隐马尔可夫模型参数变异后重复第二步骤；相同时，生成目标检测模型并训练至收敛后进行精度值测定、召回率测定和参数量计算；结果判定，满足预设条件时，判定为搜索到的模型；不满足预设条件时，对所有目标检测模型重新排序后得到观察序列，替换原有观察序列后重复上述步骤。本发明解决了现有技术中的目标检测模型因含带参数量庞大，而导致训练好的目标检测模型在使用中对终端设备的内存和GPU的负荷较大，造成终端设备执行困难的问题，故而存在实用性差的问题的问题。