深度学习之基于YoloV5安检仪危险品识别系统

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一项目简介

  

深度学习之基于 YOLOv5 安检仪危险品识别系统介绍

深度学习技术在安全领域的应用不断取得突破，其中基于 YOLOv5 的安检仪危险品识别系统是一项重要的创新。以下是该系统的简要介绍：

YOLOv5 简介

YOLOv5 是一种高效的目标检测算法，具有在一次前向传递中直接识别图像中多个目标的能力。由 Ultralytics 开发的 YOLOv5 在目标检测任务中表现出色。

安检仪危险品识别系统

系统架构

安检仪危险品识别系统基于 YOLOv5 构建，利用深度学习技术进行危险品的快速而准确的检测。系统的主要组件包括：

1. 数据集准备： 使用包含标记的危险品图像数据集进行模型训练，确保模型能够准确识别各种类型的危险物品。

2. YOLOv5 模型： 集成经过预训练的 YOLOv5 模型，该模型经过大规模数据集的训练，具备卓越的危险品检测能力。

3. 训练过程： 利用数据集对 YOLOv5 模型进行微调，使其适应特定于安检仪危险品识别的任务。

4. 推理引擎： 部署已经训练好的模型，用于实时或离线推理，从安检仪图像中检测和识别危险品。

应用场景

该系统在安全领域的多个场景中具有关键作用，包括：

• 交通安检： 在机场、车站等交通枢纽中，通过安检仪对行李中的危险品进行快速检测，提高安全水平。

• 公共场所安全： 在大型活动、商场等公共场所，通过安检仪对人群携带物品进行危险品筛查，维护公共安全。

• 国防安全： 在军事基地和￥￥机构，通过危险品识别系统对入侵物体进行及时检测，确保国防安全。

二、功能

  Python3.8、OpenCV4.5、torch1.8.1、PyCharm
简介：深度学习之基于YoloV5安检仪危险品识别系统(GUI界面),实现了包括小刀手铐在内的多种危险物品的识别。有个简单的ui界面，可以选择实现图片检测，视频检测，摄像头实时检测三种方式，也可以使用自己的数据集训练yolo模型。
数据类别：10个类别
‘lighter’,’scissors’,’powerbank’,’pressure’,’knife’,’zippooil’,’handcuffs’,’slingshot’,’firecrackers’,’nailpolish’
数据量：1288张
标注格式：yolo格式txt（可转xml）

三、系统

四. 总结

  

基于 YOLOv5 的安检仪危险品识别系统通过深度学习技术实现了高效而可靠的危险品检测，为各种安全场景提供了先进的自动化解决方案。其准确性和实时性使其成为安全领域的重要工具，有助于提高安全检查效率和精度。