近年来，随着深度学习的发展，深度学习在目标检测领域的应用得到了广泛关注。本文旨在研究基于深度学习的目标检测在安防行业中的应用。具体研究内容包括设计并实现系统应用，利用深度学习中的目标检测YOLOv3算法，将安防行业中的行为分析抓拍图片转化为分析模型，进行识别准确率的提升。经过4轮每轮为1000张图片的训练，我们取得了约515左右的提升优势，识别准确率在5565左右的概率相对于50的基准线来说。中期阶段结果，并提出了下一步的计划，预期成果为为用户提供更为精准的所内行为分析报警预报。此研究可有效提升安防行业戒毒所小场景行为分析报警事件的准确率降低误报的发生，为行业的发展提供了参考。