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摘要

随着公共安全需求的日益增长，危险物品检测技术在社会安防、交通安检等领域发挥着重要作用。本文介绍了一个基于YOLO系列深度学习框架的危险物品检测系统，集成了YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6和YOLOv5四种先进的物体检测算法。系统采用PySide6开发了用户友好的图形界面，提供了完整的训练代码、预训练模型和数据集构建方案。实验结果表明，该系统在危险物品检测任务上实现了高精度和高实时性，为实际应用提供了可靠的技术支持。

目录

摘要

1. 引言

1.1 研究背景

1.2 YOLO算法发展

1.3 本文贡献

2. 系统设计与实现

2.1 系统架构

2.2 开发环境配置

2.2.1 环境要求

2.2.2 项目结构

2.3 数据集准备

2.3.1 数据集来源

2.3.2 数据标注

2.3.3 数据集配置文件

2.4 模型实现

2.4.1 YOLOv5实现

2.4.2 YOLOv8实现

2.5 训练策略

2.5.1 训练脚本

2.6 图形界面实现

2.6.1 主界面设计

3. 实验与结果分析

3.1 实验设置

3.1.1 硬件环境

3.1.2 软件环境

3.1.3 训练参数

3.2 数据集分析

3.2.1 数据集统计

3.2.2 数据增强策略

3.3 性能评估指标

3.3.1 评估指标定义

3.3.2 评估代码

3.4 实验结果

3.4.1 各模型性能比较

3.4.2 不同场景下的性能

3.4.3 消融实验

3.5 可视化分析

3.5.1 训练曲线

3.5.2 检测结果可视化

4. 系统部署与应用

4.1 部署方案

4.1.1 本地部署

4.1.2 Web API部署

4.2 应用场景

4.2.1 机场安检

4.2.2 公共场所安全

4.2.3 工业生产安全

5. 总结与展望

5.1 工作总结

5.2 创新点

5.3 未来展望

参考文献

1. 引言

1.1 研究背景

危险物品检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，涉及枪支、刀具、爆炸物等可能危害公共安全的物品识别。传统的检测方法主要依赖人工检查或简单的图像处理技术，存在效率低、误报率高的问题。随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的物体检测算法在精度和速度上都有了显著提升。

1.2 YOLO算法发展

YOLO（You Only Look Once）系列算法是单阶段物体检测的代表性工作，以其高效的检测速度和良好的精度平衡而闻名：

• YOLOv5：引入了自适应锚框、数据增强策略和高效的网络结构

• YOLOv6：采用RepVGG风格的主干网络和更高效的训练策略

• YOLOv7：提出了扩展的高效层聚合网络和重参数化技术

• YOLOv8：最新版本