En la agricultura inteligente, la mayoría de los investigadores se han centrado en la detección de ganado en condiciones de iluminación ideales, produciendo resultados favorables. Sin embargo, la investigación sobre las condiciones de iluminación no ideales comúnmente observadas en entornos de pastizales del mundo real sigue siendo limitada. En este estudio, proponemos un método de detección de ganado basado en la mejora adaptativa de imágenes que integra un modelo de mejora y un modelo de detección a través de entrenamiento en equipo. Este enfoque aborda los desafíos derivados de las diferencias entre las tareas de visión por máquina y las tareas de visión humana, mejorando en última instancia el rendimiento de detección de objetivos en entornos de luz extremadamente baja.