1.一种传输带传输异物检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取不同传输带上的多张图像，并进行数据预处理，分成训练集和测试集；

建立Fast_Yolov3模型，将训练集的图像输入Fast_Yolov3模型进行模型训练，其中，在训练集的图像中，随机选取从不同传输带的至少四张图像，处理后拼接成一张新的图像，作为目标图像检测的训练样本；

在卷积层填加反卷积网路进行上采样，获取训练样本的特征图，并且通过至少12种先验框，对训练样本的4种特征图进行训练，并且引入交叉熵调整因子和平衡因子，调整损失函数中的负样本置信度的交叉熵，以降低模型训练过程中输出的负样本；

再次获取传输带上的图像，输入到Fast_Yolov3模型进行异物检测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，随机选取的不同传输带的至少四张图像进行随机拼接、随机缩放、随机剪裁、随机排列后拼接成一张新的图像。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，将随机选取的不同传输带的至少四张图像分为第一训练集和第二训练集，确定剪裁区域边界，将第一训练集中的剪裁区域去除，将第二训练中的剪裁区域填充到第一训练集中，生成目标图像检测的训练样本。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在卷积层添加批处理规范化层，并使用反卷积网路对目标图像检测的训练样本进行上采样；

将卷积层采获取的特征图与反卷积网络获取的特征图进行特征融合，生成训练样本的特征图。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在卷积层中对所有网格增加一个偏移量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述先验框包括第一先验框，用于对特征图上的第一尺寸目标进行训练，以及第二先验框，用于对特征图上的第二尺寸目标进行训练，以及第三先验框，用于对特征图上的第三尺寸目标进行训练。

7.一种传输带传输异物检测系统，其特征在于，所述系统包括：图像采集模块，包括至少在每一条传输带上的多个摄像头，用于采集传输带图像；

图像预处理模块，用对采集的图像进行数据预处理，分成训练集和测试集；

Fast_Yolov3模型，用于将训练集的图像输入Fast_Yolov3模型进行模型训练，以及用于将传输带上的图像输入到Fast_Yolov3模型进行异物检测，其中，所述Fast_Yolov3模型，包括在训练集的图像中，随机选取从不同传输带的至少四张图像，处理后拼接成一张新的图像，作为目标图像检测的训练样本；

在卷积层填加反卷积网路进行上采样，获取训练样本的特征图，并且通过至少12种先验框，对训练样本的4种特征图进行检测，并且引入交叉熵调整因子和平衡因子，调整交叉熵损失函数，以降低模型训练过程中输出的负样本。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，将随机选取的不同传输带的至少四张图像分为第一训练集和第二训练集，

确定剪裁区域边界，将第一训练集中的剪裁区域去除，将第二训练中的剪裁区域填充到第一训练集中，生成目标图像检测的训练样本。

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，在卷积层添加批处理规范化层，并使用反卷积网络对目标图像检测的训练样本进行上采样；

将卷积层采获取的特征图与反卷积网络获取的特征图进行特征融合，生成训练样本的特征图。

10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述先验框包括第一先验框，用于对特征图上的第一尺寸目标进行训练，以及第二先验框，用于对特征图上的第二尺寸目标进行训练，以及第三先验框，用于对特征图上的第三尺寸目标进行训练。