本发明提出了一种基于无线感知的慢速目标检测跟踪方法，属于深度学习与无线信号处理领域，通过对无线回波信号进行预处理，建立动态数据模型，并使用4DFFT立方体数据累积概率进行目标增强，提高了慢速目标的检测能力。采用视觉驱动模型对目标进行全自动标注，利用结构化选择性扫描空间状态序列的目标感知与跟踪网络，增强了检测和跟踪的精度。构建了一种基于最大最小对抗方法的域迁移策略，利用源域中的数据和模型知识，将其迁移到目标域，提高了模型在新环境中的适应性和准确性。提出的多节点协同感知方法，避免了单一节点的信号盲区问题，扩大了覆盖范围，提高了定位精度和目标检测的准确性。