yolov5的安全检测危险品的x光图像的 危险品识别 目标检测

最新推荐文章于 2025-05-26 16:12:27 发布
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分类专栏： 图像处理 文章标签： 目标检测 深度学习 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_python22/article/details/125656669
该博客介绍了使用YoloV5进行危险品识别的实践，基于PyTorch架构，针对X光图像进行目标检测。训练过程较慢但效果尚可，通过增加训练次数可提升性能。数据集配置在ab.yaml文件中，类别数量和类别列表进行了定制。训练结果展示了模型能有效鉴别危险品，图像来源于科大讯飞算法竞赛，预训练权重文件可在Ultralytics的GitHub发布页获取。

yolov5的安全检测危险品的x光图像的 危险品识别 目标检测

基于pytorch架构

实现了道具的危险品识别检测

效果还可以 训练的较慢，如果训练次数增多，还可以有所提升 

主要还是要靠方法和技巧 如下是训练的结果

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使用yolov5训练自己的数据集——科大讯飞X光安检图像识别baseline
wa1tzy的博客
08-05 7264
文章目录1、创建数据集的配置文件mydataset.yaml2、创建标注文件3、组织训练集的目录4、选择模型backbone进行模型配置文件的修改5、Train6、Visualize7、已有图像和xml制作标签的过程7.1 check_img.py7.2 check_box.py7.3 rain_val_split.py7.4 myData_label.py 1、创建数据集的配置文件mydataset.yaml # train and val datasets (image directory or *.t
AI助力智能安检，基于目标检测模型实现X光安检图像智能检测分析
Together_CZ的博客
07-27 1281
安检，对于我们大众人群来说想必是非常熟悉的事情了，不论是坐火车、高铁还是地铁、巴士都少不了安检人员的检查，有的是拿着一种仪器在身体前面和后面扫描来进行检查，有的是人工安检检查，有的是传送带上面安装的X光检查，形式多种多样，有时候警告出现异常后还需要打开自己的包来进一步进行人工检查才可继续通行，我有时候过安检的时候也是挺羡慕那些只需要一直坐在传送带旁边盯着电脑屏幕就行的人，多么安逸的工作。因为在模型选型层面用的就是非常轻量级的模型，所以检测的速度是非常快的，感兴趣的也都可以自己尝试实践一下。......
【用YOLOv5模型实现旅客行李5类异物检测——测试过程】
qq_37652891的博客
10-09 1148
【用YOLOv5模型实现旅客行李5类异物检测——测试过程】
DL00347-基于人工智能YOLOv11的安检X光危险品刀具检测含数据集
最新发布
crasher123的博客
05-26 519
🚨💡在安全领域，效率与精准度的要求从未如此迫切。作为科研人员，是否一直在寻找一款可以提升安检准确率、减少人工干预、提升检测速度的智能工具？今天，我们为你带来了基于技术的，让安检工作从此不再依赖人工反复确认，全面提升系统智能化水平！🚀。
地铁危险品识别安检危险品识别yolo
weixin_51330616的博客
03-20 861
机器学习之危险品车辆目标检测
ygtu2018的博客
11-23 1320
危险品的运输涉及从离开仓库到由车辆运输到目的地的风险。监控事故、车辆运动动态以及车辆通过特定区域的频率对于监督车辆运输危险品的过程至关重要。危险品是指具有爆炸性、易燃性、中毒杀人、烧成放射性等特性，在运输、装卸与存放的保管过程中，容易造成人身伤害，需要特别保护的物品造成财产损失。随着社会经济的发展，危险品的生产和使用量呈逐年上升趋势，而中国是世界上仅次于美国的危险品生产第二大国，这恰恰使得危险品的监督管理需要人们高度重视。
深度学习之基于YoloV5安检仪危险品识别系统
2301_79810943的博客
05-20 794
一、项目背景在当今日益复杂的社会环境中，公共安全和国防安全成为了社会发展的重要基石。特别是在大型活动、商场、军事基地等场所，对携带物品进行快速而准确的危险品筛查显得尤为重要。传统的安检方法，如人工检查、手持金属探测器等，虽然在一定程度上能够发挥作用，但存在效率低下、误判率高等问题。为了解决这个问题，我们利用深度学习技术，特别是目标检测算法YOLOv5，构建了一套安检仪危险品识别系统。二、技术实现系统架构：本系统基于YOLOv5算法构建，利用深度学习技术进行危险品的快速而准确的检测。
一种改进YOLOV5的X光违禁品检测模型
04-21
一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 一种改进YOLOv5的X光违禁品检
基于轻量级YOLO模型的X光安检场景下危险物品检测系统
Together_CZ的博客
03-13 1420
基于轻量级YOLO模型的X光安检场景下危险物品检测系统
【数据集、源码】基于YOLOv5的安检仪x光危险物物品识别（有ui）
weixin_43056332的博客
10-21 4325
使用yolov5对安检仪x光危险品图片进行识别，利用qtdesigner 和pyqt简单设计了一个ui页面
基于YOLOv10深度学习的X光安检危险品检测系统
YOLO
12-08 894
使用 X 光设备采集图片，手动标注危险品位置。本文基于 YOLOv10 实现了一个完整的 X 光安检危险品检测系统，并通过 UI 界面实现了友好的用户交互。未来可以进一步优化：数据增强策略，提升模型鲁棒性。增加更多危险品类别，扩展模型应用场景。部署到嵌入式设备，实现边缘计算。
YoloV5在X光图像危险品检测中的应用
总结，本资源集提供了使用YOLOv5进行X光图像危险品识别的完整工具链，包括模型训练、评估、导出和部署等关键步骤，还可能涉及模型优化的技术细节。通过这些资源，研究者和开发者可以构建出高效的危险品检测系统，为...
基于yolov5的口罩检测系统，识别准确率高，可远程调试和讲 解，可检测图片和摄像头实时检测
m0_59857927的博客
07-01 710
基于yolov5的口罩检测系统，识别准确率高，可远程调试和讲 解，可检测图片和摄像头实时检测
【深度学习】从0学习YOLOV5：科大讯飞X光安检检测
fengdu78的博客
07-08 2427
赛事背景X光安检是目前在城市轨交、铁路、机场、物流业广泛使用的物检手段。使用人工智能技术，辅助一线安检员进行X光安检判图，可以有效降低因为安检员经验、能力或工作状态造成的错漏检问题。在实际场景中，因待检测物品的多样性、成像角度、重叠遮挡等问题，X光安检图像检测算法研究存在一定挑战。比赛链接：http://challenge.xfyun.cn/topic/info?type...
人工智能专业-基于违禁品的检测深度卷积网络- ＹＯＬＯ
Hai_Lang_IT的博客
01-02 1291
毕业设计-基于违禁品的检测深度卷积网络- ＹＯＬＯ ：为自动识别 Ｘ光图像中的违禁品，在 ＹＯＬＯｖ３深度卷积神经网络的基础上，针对多数违禁品对象尺寸较小，经常折叠交叉的特点，对 ＹＯＬＯ 网络的部分结构和机制进行了改进，构建了违禁品检测深度卷积神经网络探码器，用于对从安检系统获得的 Ｘ光图像进行违禁品检测。基于 Ｘ 光扫描的安检系统是目前航空和运输业违禁品检测最常用的安全保障设施。系统扫描快速通过的行李、包裹，实时生成 Ｘ 光图像供安检人员检查。显然，这种安检的可靠性很大程度上依赖于安检人员的经验和能力。
matlab x光,X光机安检图像违禁物品的识别
weixin_33060753的博客
03-18 1205
摘要：由于重大事故的频发,引起了人们对公共场所安全的高度重视。近些年来,地铁站、飞机场等公共场所一直都是采用X光安检机进行安全检查,在保障国家和人民安全方面起到不可替代的作用。目前,对X光安检机扫描得到的图像主要是由经过专业训练的安检人员通过肉眼进行识别,然而安检的行李内各种东西互相重叠,尤其是在人流众多时容易造成漏检、误检等情况,所以对于这种情况就需要找到一种能够获取更方便识别违禁物的方法来提高...
数据采集与标注—900万违禁品x光图像训练集
weixin_55551028的博客
08-09 1627
随着经济发展持续向好，选择航空出行的人越来越多，根据近几年来的《民航机场生产统计公报》显示，我国每年民航旅客的吞吐量已超过10亿人次，每年增长率高达10%以上。民航旅客的逐年递增，除了给民航带来巨大收益之外，也带来更大的压力和风险，尤其是在机场安检环节。 传统X光安检机图像的判别依赖人工，判图识别率低，且无法有效识别X光图像中的违禁品，对于疑似物品需要开包再查，耗时耗力。对于安检员来说，长时间紧盯屏幕，加之机场大流量的包裹通过数量，安检人员容易视觉疲劳导致漏检、误判。在庞大人流量的情况...
YOLOv5 烟叶病害检测系统优化教程
斌擎科技
08-22 1316
代码放在文末。
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