La investigación de la detección de pequeños objetivos en imágenes infrarrojas es de gran importancia para la monitorización de la seguridad, la teledetección por satélite, la alerta temprana infrarroja y los sistemas de guía de precisión. Sin embargo, los pequeños objetivos infrarrojos ocupan pocos píxeles y carecen de características de color y textura, lo que hace que la detección de pequeños objetivos infrarrojos sea extremadamente desafiante. Este documento propone un método efectivo de detección de pequeños objetivos infrarrojos en una sola etapa basado en FCOS mejorado (detección de objetos de una sola etapa totalmente convolucional) y características espacio-temporales. Teniendo en cuenta las simples características de los pequeños objetivos infrarrojos y la necesidad de detección en tiempo real, basándonos en la red FCOS estándar, proponemos un modelo de red ligero combinado con métodos de filtrado tradicionales, cuya respuesta para los pequeños objetivos infrarrojos se ve mejorada y la respuesta de fondo se ve suprimida. Al mismo tiempo, para eliminar la influencia de los puntos de ruido estático en la imagen infrarroja en la detección de pequeños objetivos infrarrojos, se añaden características de dominio temporal a la red FCOS mejorada en forma de secuencias de imágenes, de modo que la red pueda aprender las características de correlación espacio-temporal en la secuencia de imágenes. Finalmente, en comparación con los métodos típicos actuales de detección de pequeños objetivos infrarrojos, los experimentos comparativos muestran que el método FCOS mejorado propuesto en este documento tuvo una mejor precisión de detección y rendimiento en tiempo real para los pequeños objetivos infrarrojos.