本发明公开了一种基于深度学习的感知增强与运动判断算法，包括如下步骤：步骤S1、通过融合模糊区域关注模块与增强检测模块的感知增强网络准确检测动态模糊物体；步骤S2、利用感知器对图像中物体的识别，根据获取到的语义信息将场景中的物体分为高动态、中动态和低动态三种；步骤S3、提取图像中的特征点，并将高动态和中动态目标分类为潜在动态区域进行数据关联；步骤S4、通过构建全局条件随机场对潜在动态区域的特征点进行筛选，最后剔除区域内判断为动态的特征点。本发明基于一元势和二元势函数，通过构建场能量函数并使其最小化来获取全局最佳标签，剔除潜在动态区域中判断为动态的特征点减少动态点对系统的影响。