摘要：校园重点场所如教学楼、机房和实验室等严禁带入违禁物品是众所周知的规则，因此，违禁物品的识别与分析处理是智慧校园治理亟待解决的问题。本文以违禁食品进教学楼的应用场景切入，基于深度神经网络的人工智能处理技术设计实现了智能检测系统，搭建了实验平台，利用 TensorFlow 内置 Keras 模块构建卷积神经网络，实现对目标范围内人、食品进行图像抓取，智能识别图像内容，分析图像中人的身份、食品的类别并进行智能决策，根据决策结果进行自然语言合成播报提醒信息，并将识别和决策结果上传校园云信息存储中心，提升校园的智能化治理水平。
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