一种针对公共安全的中小目标物体的检查算法

摘要

本发明公开了一种针对公共安全的中小目标物体的检查算法，包括以下步骤：S1:构建卷积神经网络，并且对中小目标物品的数据集进行收集和标注；S2:设定各个超参数所需图片的批次和学习速率，并且设定所需训练的事件次数；S3：通过所构建的数据集对卷积神经网络进行训练，最后得到权重文件，S4:将训练好的权重文件放到测试模型中，向测试模型中输入实时场景下的图片，通过分类器完成目标的分类识别，从而实现对中小目标物体的检测；本发明提出了SSD算法与mobilenetv1网络结构相结合的思想，在此基础上又增加了一层先验框，解决了现有的监测设备无法实现及时的人口分类管理从而导致不能高效的实现保障特殊场所的安全问题。