为了提升安检过程的检测效率以及检测精度,基于Faster-RCNN检测算法,结合VGG-16理论,构建了一种能够实时检测危险品的检测器,结合实际安检采集的影像数据样本,通过深度学习网络对图像数据进行训练,进行数据验证分析,结果表明该检测器具有较高的验证精度,检测算法的精度以及检测效率均高于传统的检测算法,能够较为精准的定位危险品,本文给出的方法为实际安检过程提供了理论支撑及借鉴。
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