本发明提供了一种基于卷积神经网络的红外点目标实时检测跟踪方法，首先采用滑窗的方式对红外点目标进行检测，筛选可能的目标，再对多帧图像中的点目标进行数据关联的跟踪，形成航迹，然后每间隔N帧图像用卷积神经网络对图像进行识别，去除航迹中的非点目标。本发明适用于光电探测设备对空中的弱小目标进行检测和跟踪，主要算法流程均由软件完成，针对红外图像进行处理，提高光电探测设备的探测能力和探测精度。本技术融合了传统的目标检测算法和卷积神经网络算法，在保证检测准确性的同时，提高了检测效率，可以实现实时准确的检测。