基于深度学习的X光安检危险品检测系统（YOLOv8 + UI界面 + 数据集）

摘要

随着全球安全形势的变化，机场、车站、地铁等场所的安检工作日益重要。X光安检系统已经成为现代公共安全领域中不可或缺的部分，能够有效地检测物品的内部结构，识别潜在的危险品。然而，传统的X光图像分析方法仍然依赖人工操作，检测效率较低，并且易受到人为因素的影响。近年来，深度学习技术的应用在图像分析领域取得了显著的突破，特别是在目标检测任务中，YOLO（You Only Look Once）模型因其高效性和精度，成为了许多目标检测任务的首选模型。

本文将详细介绍如何基于YOLOv8模型，结合UI界面和数据集，构建一个X光安检危险品检测系统。我们将深入探讨如何构建该系统的每个部分，包括数据集的准备、YOLOv8模型的训练、UI界面的设计以及系统的实现。通过这篇博客，读者将能够掌握基于深度学习的X光安检危险品检测系统的完整实现流程。

目录

摘要

目录

1. 引言

2. YOLOv8概述

YOLOv8的优势：

3. X光安检危险品数据集准备

数据集的构成：

数据集格式：

数据集划分：

4. YOLOv8模型训练

环境配置：

配置文件：

训练模型：

5. 用户界面设计

用户界面功能：

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目录

1. 引言
2. YOLOv8概述
3. X光安检危险品数据集准备
4. YOLOv8模型训练
5. 用户界面设计
6. 完整系统代码实现
7. 模型评估与优化
8. 总结与展望

1. 引言

X光安检技术被