摘要

针对当前的行李物品安检系统通过人眼进行判别,检测效率较低、存在漏检的问题,提出了一种改进后的Faster-RCNN跨层检测网络,通过跨层连接网络层,采集多种角度下的危险物信息,将网络结构中提取的低层次特征和高层次特征相结合来训练网络结构,提升网络的复杂性,最后将本文所设计的网络结构在数据集上进行训练和检测实验。实验结果表明,对于多种类型目标物检测效果良好。