一种基于深度学习的机场安检安全态势感知系统及方法

本发明公开了基于深度学习的机场安检安全态势感知方法及系统，涉及图像处理技术领域，本发明通过收集过往的机场安检乘客连续的图片集和行李物品图片，构建第一乘客图片矩阵和行李物品图片集，将第一乘客图片矩阵分为训练矩阵和测试矩阵，行李物品图片集分为训练集和测试集；设定对应的标签矩阵和标签集；训练测试并优化CL网络模型和CNN神经网络模型，得到最终CL网络模型和最终CNN神经网络模型；将实时收集的乘客的图片集和行李物品图片分别传输至最终CL网络模型和最终CNN卷积神经网络模型，得到安全态势结果并做出决策；将实时异常乘客的特征带入到训练好的最终递归神经网络预测模型中，得到实时异常乘客的安全态势，并做出决策。