【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器学习，具体涉及一种基于深度迁移学习的垃圾桶内危险物检测系统及方法。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速，公共安全问题日益严重，尤其是公共场所和公共交通系统中隐藏的危险物品对人们的生命财产构成了严重威胁。现有的应对措施主要包括使用抗爆垃圾桶和透明垃圾桶。然而，抗爆垃圾桶虽然可以减轻爆炸效果，但其体积庞大、成本高昂，并且只能应对特定威胁级别。而透明垃圾桶虽然可以显露垃圾内容，但其美观性有所欠缺，且难以有效防止危险物品的放置。因此，迫切需要一种更高效、更经济的解决方案来检测隐藏在垃圾中的危险物，以确保公共安全。
2、近年来，深度学习，特别是卷积神经网络(cnns)，在计算机视觉领域取得了显著进展。cnns凭借多层次的特征提取能力，能够高效识别和分类图像中的物体。然而，训练一个高精度的cnn模型通常需要大量标注数据和高性能计算资源，这在实际应用中往往难以实现。迁移学习技术通过利用预训练的cnn模型，可以显著降低训练时间和计算资源需求，使得在小数据集上的模型训练成为可能。
技术实现思路b>
1本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于深度迁移学习的垃圾桶内危险物检测系统，其特征在于，包括：图像采集模块、模型构建模块、危险物检测模块和报警模块；
2.根据权利要求1所述一种基于深度迁移学习的垃圾桶内危险物检测系统，其特征在于，所述模型构建模块包括：数据集构建单元、模型训练单元和模型更新单元；
3.根据权利要求2所述一种基于深度迁移学习的垃圾桶内危险物检测系统，其特征在于，所述数据集构建单元的工作流程包括：
4.根据权利要求2所述一种基于深度迁移学习的垃圾桶内危险物检测系统，其特征在于，所述模型训练单元的工作流程包括：
5.根据权利要求4所述一...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度迁移学习的垃圾桶内危险物检测系统，其特征在于，包括：图像采集模块、模型构建模块、危险物检测模块和报警模块；
2.根据权利要求1所述一种基于深度迁移学习的垃圾桶内危险物检测系统，其特征在于，所述模型构建模块包括：数据集构建单元、模型训练单元和模型更新单元；
3.根据权利要求2所述一种基于深度迁移学习的垃圾桶内危险物检测系统，其特征在于，所述数据集构建单元的工作流程包括：
4.根据权利要求2所述一种基于深度迁移学习的垃圾桶内危险物检测系统，其特征在于，所述模型训练单元的工作流程包括：
5.根据权利要求4所述一种基于深度迁移学习的垃圾桶内危险物检测系统，其特征在于，所述危险物检测模型的...
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