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机场安检是民航安全飞行的重要保障。针对机场安检危险品人工识别工作量大、效率低、易疲劳误判及危险品图像数据集不均衡导致识别准确率低的问题,提出一种基于GAN数据增强的卷积神经网络危险品自动识别模型。首先利用GAN使危险品图像数据集均衡化,然后将图像输入由4个卷积层、1个全连接层构成的卷积神经网络模型进行训练,训练时引入随机失活优化技术,使模型得到更好的识别效果。在2017公安一所危险品图像数据集上的实验结果表明,经过均衡化处理后,模型的识别准确率达到90.7%,较均衡化之前提高了33.4%。另外,经过