我国城市化进程不断加深,城市中人们以小区为单位集中居住,这就会衍生出一系列消防问题。根据消防与安全协会统计2020年居民住宅火灾就高达10.9万起,人民的生命财产安全受到严重威胁,所以国家在全国范围内举行了清理楼道等公共区域的活动,但是这些活动都只能保证楼道一时的清洁与安全。当活动结束后,之前的问题又会逐渐浮现出来,灾难并不会只挑你做好准备的时候到来,所以就需要楼道时刻保证不存在安全隐患才能够起到预防的作用,但是这就要求物业工作人员能够第一时间发现安全隐患并排除它,这几乎是不可能的。为了能够时刻保证楼道的通畅本文提出利用人工智能的手段帮助物业工作人员更好的履行自己的职责。本文研究以目标检测技术为核心构建安全隐患预警系统,协助物业工作人员对小区楼道内安全隐患物品进行监控,该系统能够利用目标检测算法对摄像头的覆盖区域进行24小时不间断的检测,能够第一时间发现安全隐患并通知物业工作人员前往安全隐患处对其进行处理,保证楼道通畅。为了能够对楼道内安全隐患进行实时监控,这就需要所选用的目标检测算法要兼顾检测速度与检测准确率,所以本文选取SSD算法作为安全隐患目标检测的基础算法。但是居民楼道内的环境对于目标检测来说是一个相对复杂的环境,为了更好的适应居民楼道复杂的环境本文对原始SSD目标检测算法进行改进。向SSD目标检测算法的主干提取网络中植入RFB模块,通过调整感受野大小的方式增强特征提取能力,最终达到提高检测精度的目的。以安全隐患数据集作为实验中算法训练对象,将改进前后的算法模型针对楼道内安全隐患的检测准确率进行对比,改进后算法模型的平均准确率均值相比于原始SSD算法提高了2.9%,证明了本文中对于算法改进的可行性。不是所有物业工作人员都能够独立使用算法,为了方便他们使用该算法,以C#与Sql Server数据库为基础为该目标检测模型设计并开发出了便于使用的系统。本文所研究的预警系统能够对居民楼道进行24小时不间断的检测,能够代替物业工作人员对居民楼道进行监控,当出现存在一定安全隐患的物品时能够通知物业工作人员前去处理,对维护楼道通畅有一定积极作用,能一定程度上减少因安全隐患引发的灾难或减少灾难发生后可能造成的伤害。