La detección de objetos espaciales, como base para garantizar la operación segura y estable a largo plazo de las naves espaciales, se aplica ampliamente en una variedad de tareas de proximidad, como el monitoreo de objetivos no cooperativos, la evitación de desechos espaciales y la planificación de misiones de naves espaciales. Para fortalecer las capacidades de detección de naves espaciales no cooperativas y desechos espaciales, se propone un método basado en You Only Look Once Version 11 (YOLO11) en este documento. Por un lado, para abordar los problemas de ruido y bajo contraste en las imágenes capturadas por las naves espaciales, se aplica un filtrado bilateral para eliminar el ruido mientras se preservan eficazmente los detalles de bordes y texturas, y se mejora el contraste de la imagen utilizando la técnica de ecualización de histograma adaptativa limitada por contraste (CLAHE). Por otro lado, para enfrentar el desafío de la detección de objetos pequeños en naves espaciales, se propone una augmentación de datos en línea guiada por la pérdida, junto con mejoras en la arquitectura de la red YOLO11, para aumentar las capacidades de detección de objetos pequeños. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto logró mAP50 (precisión media promedio con un umbral de Intersección sobre Unión de 0.50) y mAP50-95 en el conjunto de datos SPARK-2022, superando significativamente la línea base de YOLO11, validando así la efectividad del método propuesto.