基于深度学习的YOLOv5 X光安检危险品检测系统

引言

随着现代社会的发展，公共安全问题日益受到关注，特别是交通运输、机场、地铁等场所的安全检查。X光安检技术广泛应用于这些领域，帮助安全人员检查携带的物品中是否存在危险品或违禁品。然而，传统的X光安检系统依赖人工分析X光图像，不仅效率低，且容易受到人为因素的影响。为了提高安检的效率和准确性，基于深度学习的X光图像自动检测技术应运而生。

本博客将深入探讨如何使用深度学习，结合YOLOv5（You Only Look Once）目标检测模型，开发一个X光安检危险品检测系统。通过分析X光图像，我们能够自动识别危险品、违禁品等物品，从而提升安检效率。我们还将设计一个简单易用的UI界面，方便操作和查看检测结果。

目录

引言

一、项目概述

二、深度学习模型选择

2.1 YOLOv5简介

2.2 数据集选择与构建

2.2.1 数据集来源

2.2.2 数据标注

三、YOLOv5模型训练

3.1 安装YOLOv5

3.2 配置数据集

3.3 训练YOLOv5模型

3.4 模型评估与推理

四、UI界面设计

4.1 安装PyQt5

4.2 UI界面代码

4.3 功能解析

五、总结与展望

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一、项目概述

本项目的目标是构建一个基于深度学习的X光安检危险品检测系统。系统的主要功能包括：

1. X光图像输入：用户可以上传X光图像文件。
2. 目标检测：使用YOLOv5模型对图像中的危险物品进行检测，包括爆炸物、枪支、刀具等。
3. 检测结果显示：在图像上标出检测到的物品，并显示检测结果（