目标检测是一个基于机器学习的计算机视觉的子领域。文章在TensorFlow框架的基础上,结合SSD(SingleShotMultiBoxDetector)算法,设计了图像神经网络检测模型,并在地图像集的检测中进行了应用。由实验结果可知,基于SSD神经网络的图像目标物体检测充分发挥了TensorFlow和SSD高效准确以及稳定的优势。最终实验在PyCharm上运用该模型对目标物体成功完成检测,其中95%的测试集的可信度达90%以上。