本发明公开了一种基于改进Mask R‑CNN模型的行人入侵检测方法，其方法包括：依据迁移学习策略对主干网络进行参数初始化，以提取图像基本特征；引入特征金字塔网络进行自下而上的特征图提取，完成多尺度特征融合；通过多尺度变换方法对区域推荐网络进行调整，获取锚点进行损失计算完成检测实验，最终对结果进行分析评价。在本发明实施例中，通过利用改进Mask R‑CNN模型的目标检测方法，实现目标检测精度的进一步提高，使目标特征提取方面表达能力更强。