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实现高效准确的目标检测算法在视频监控、自动导航等诸多领域有着至关重要的作用。针对现有目标检测算法速度不高且鲁棒性差的缺点,提出了一种基于对象性测度估计和霍夫森林的快速目标检测方法。首先,基于自下而上的视觉注意机制,采用对象性测度估计,提取图像中的物体候选集;然后,在由物体候选集确定的感兴趣区域内进行霍夫森林目标检测,确定目标中心位置;最后,结合目标中心所在的对象性测度估计候选框的尺度信息,确定目标大小。实现结果表明,该方法在提高霍夫森林目标检测算法检测准确度的同时,大大提升了检测速率。