针对红外目标的特点，提出了一种目标检测方法，以提高嵌入式平台的检测能力。针对计算资源有限的平台，提出了一种新的轻量级卷积结构。引入非对称卷积，增强了标准卷积的特征表达能力，有效地减少了参数和计算量。设计并行多通道特征通道，通过通道拼接生成丰富的特征，构建一个结合注意模块和Channel　Shuffle的轻量级特征提取单元。加入SkipBranch，推动浅层信息向高层传播，进一步丰富高层特色。在FLIR数据集上的实验表明，所设计的轻量级网络结构的精度为81.7%，优于yolov4-tiny，但模型参数减少了75.0%，计算量减少了71.1%，推理时间减少了91.3%，能够满足嵌入式平台上红外目标的实时检测要求。