南平市网站建设_网站建设公司_AJAX_seo优化

一、项目介绍

摘要

本项目基于先进的YOLOv8目标检测算法，开发了一套专门用于安检X光图像的危险物品自动检测系统。系统能够识别18类常见危险物品，包括各类刀具（Axe、Knife、Throwing Knife等）、工具类物品（Hammer、Chisel、Spanner等）、易燃易爆物品（Firecracker、Lighter）、电子设备（SmartPhone、USB、SupplymentaryBattery）以及武器类（Gun、HandCuffs）等。项目使用包含6265张标注X光图像的数据集进行训练和验证，其中训练集4385张，验证集1880张，涵盖了多种角度、遮挡情况和物品组合的安检场景。

系统采用最新的深度学习技术，通过优化网络结构和训练策略，在保持高检测速度的同时实现了较高的检测精度。该系统可直接集成到现有安检设备中，为机场、地铁站、重要场馆等场所的安检工作提供智能化辅助，显著提高危险物品的检出率，降低人工安检的工作强度和漏检风险。

项目意义

1. 提升公共安全水平

在当今复杂的社会安全形势下，传统的人工安检方式面临着巨大挑战。本系统的开发应用将有效提升危险物品的自动识别能力，尤其能够发现那些经过伪装或隐藏在行李深处的违禁品。据统计，人工安检的漏检率在繁忙时段高，而基于深度学习的自动检测系统可以保持稳定的高检出率，大大降低安全隐患。

2. 提高安检效率和一致性

系统能够在毫秒级别完成单张X光图像的检测分析，显著提高安检通量，缓解高峰时段的排队压力。同时，算法检测具有高度一致性，不受安检员疲劳程度、经验水平等因素影响，确保全天候的稳定表现。这对于大型交通枢纽日均数万次的安检工作尤为重要。

3. 降低人力成本与培训难度

传统安检需要大量专业培训才能达到合格水平，而本系统只需一次性部署便可持续工作。随着系统不断迭代优化，其检测能力还将持续提升。长期来看，这将显著降低安检工作的人力资源投入和培训成本。

4. 技术创新的示范价值

本项目将最先进的YOLOv8算法应用于安检这一特殊领域，针对X光图像的特点进行了专项优化，包括多尺度特征融合、小目标检测增强等技术创新。这些经验可为其他类似领域的应用提供宝贵参考，推动计算机视觉技术在专业领域的深入应用。

5. 数据积累与标准建立

项目构建的包含18类危险物品、超过6000张标注图像的数据集，是目前该领域较为全面的专业数据集之一。这不仅支持了当前系统的开发，也为后续研究提供了宝贵资源。通过持续的数据积累和标注，有望建立行业标准的数据集和评估体系。

6. 适应新型威胁的扩展能力

系统设计具有良好的扩展性，当出现新型危险物品（如新型电子设备改装的危险品）时，只需追加相关训练数据便可快速扩展检测能力，这比重新培训大量安检人员要高效得多。

综上所述，本项目不仅具有直接的实用价值，能够提升安检工作的质量和效率，同时也具有重要的技术创新意义和行业示范价值，对推动智慧安检、平安城市建设具有积极作用。随着技术的不断优化和数据的持续积累，该系统有望成为安检领域的基础性技术平台。

基于深度学习的安检X光危险物检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili

二、项目功能展示

系统功能

✅图片检测：可对图片进行检测，返回检测框及类别信息。

✅视频检测：支持视频文件输入，检测视频中每一帧的情况。

✅摄像头实时检测：连接USB 摄像头，实现实时监测。

✅参数实时调节（置信度和IoU阈值）

• 图片检测

该功能允许用户通过单张图片进行目标检测。输入一张图片后，YOLO模型会实时分析图像，识别出其中的目标，并在图像中框出检测到的目标，输出带有目标框的图像。批量图片检测

用户可以一次性上传多个图片进行批量处理。该功能支持对多个图像文件进行并行处理，并返回每张图像的目标检测结果，适用于需要大规模处理图像数据的应用场景。

• 视频检测

视频检测功能允许用户将视频文件作为输入。YOLO模型将逐帧分析视频，并在每一帧中标记出检测到的目标。最终结果可以是带有目标框的视频文件或实时展示，适用于视频监控和分析等场景。

• 摄像头实时检测

该功能支持通过连接摄像头进行实时目标检测。YOLO模型能够在摄像头拍摄的实时视频流中进行目标检测，实时识别并显示检测结果。此功能非常适用于安防监控、无人驾驶、智能交通等应用，提供即时反馈。

核心特点：

• 高精度：基于YOLO模型，提供精确的目标检测能力，适用于不同类型的图像和视频。
• 实时性：特别优化的算法使得实时目标检测成为可能，无论是在视频还是摄像头实时检测中，响应速度都非常快。
• 批量处理：支持高效的批量图像和视频处理，适合大规模数据分析。

三、数据集介绍

数据集名称：安检X光危险物检测数据集
类别数量（nc）：18类
类别名称：

1. Axe（斧头）

2. Chisel（凿子）

3. Firecracker（鞭炮）

4. Gun（枪支）

5. HDD（硬盘）

6. Hammer（锤子）

7. HandCuffs（手铐）

8. Knife（刀具）

9. Lighter（打火机）

10. Plier（钳子）

11. Saw（锯子）

12. Scissors（剪刀）

13. Screwdriver（螺丝刀）

14. SmartPhone（智能手机）

15. Spanner（扳手）

16. SupplymentaryBattery（充电宝）

17. Throwing Knife（飞刀）

18. USB（U盘）

数据集规模：

• 训练集：4385张X光图像

• 验证集：1880张X光图像

数据集特点：

1. 多样性：数据集中包含了多种不同形状、大小、材质的危险物品和日常用品，涵盖了安检中常见的违禁品。

2. 复杂性：X光图像中的物品可能存在重叠、遮挡、旋转等情况，增加了检测的难度。

3. 标注质量：每张图像都经过精确的标注，标注信息包括物品的类别和边界框（Bounding Box），确保模型训练的准确性。

4. 场景真实性：数据集中的图像均来自真实的安检场景，能够很好地反映实际应用中的挑战。

数据集使用

• 训练集：用于训练YOLOv8模型，通过大量的X光图像数据，使模型能够学习到不同危险物品的特征。

• 验证集：用于评估模型的性能，验证模型在未见过的数据上的泛化能力，确保模型在实际应用中的可靠性。

数据集配置文件data.yaml

train: ../train/images val: ../valid/images test: ../test/images nc: 18 names: ['Axe', 'Chisel', 'Firecracker', 'Gun', 'HDD', 'Hammer', 'HandCuffs', 'Knife', 'Lighter', 'Plier', 'Saw', 'Scissors', 'Screwdriver', 'SmartPhone', 'Spanner', 'SupplymentaryBattery', 'Throwing Knife', 'USB']

数据集制作流程

• 标注数据：使用标注工具（如LabelImg、CVAT等）对图像中的目标进行标注。每个目标需要标出边界框，并且标注类别。

• 转换格式：将标注的数据转换为YOLO格式。YOLO标注格式为每行：<object-class> <x_center> <y_center> <width> <height>，这些坐标是相对于图像尺寸的比例。

• 分割数据集：将数据集分为训练集、验证集和测试集，通常的比例是80%训练集、10%验证集和10%测试集。

• 准备标签文件：为每张图片生成一个对应的标签文件，确保标签文件与图片的命名一致。

• 调整图像尺寸：根据YOLO网络要求，统一调整所有图像的尺寸（如416x416或608x608）。

四、项目环境配置

创建虚拟环境

首先新建一个Anaconda环境，每个项目用不同的环境，这样项目中所用的依赖包互不干扰。

终端输入

conda create -n yolov8 python==3.9

激活虚拟环境

conda activate yolov8

安装cpu版本pytorch

pip install torch torchvision torchaudio

pycharm中配置anaconda

安装所需要库

pip install -r requirements.txt

五、模型训练

训练代码

from ultralytics import YOLO model_path = 'yolov8s.pt' data_path = 'datasets/data.yaml' if __name__ == '__main__': model = YOLO(model_path) results = model.train(data=data_path, epochs=500, batch=64, device='0', workers=0, project='runs/detect', name='exp', )

根据实际情况更换模型 yolov8n.yaml (nano)：轻量化模型，适合嵌入式设备，速度快但精度略低。 yolov8s.yaml (small)：小模型，适合实时任务。 yolov8m.yaml (medium)：中等大小模型，兼顾速度和精度。 yolov8b.yaml (base)：基本版模型，适合大部分应用场景。 yolov8l.yaml (large)：大型模型，适合对精度要求高的任务。

• --batch 64：每批次64张图像。
• --epochs 500：训练500轮。
• --datasets/data.yaml：数据集配置文件。
• --weights yolov8s.pt：初始化模型权重，yolov8s.pt是预训练的轻量级YOLO模型。

训练结果

六、核心代码

from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap, QIcon from PyQt5.QtWidgets import (QFileDialog, QMessageBox, QTableWidgetItem, QStyledItemDelegate, QHeaderView) import cv2 import numpy as np from ultralytics import YOLO import os import datetime import sys class CenteredDelegate(QStyledItemDelegate): def initStyleOption(self, option, index): super().initStyleOption(option, index) option.displayAlignment = Qt.AlignCenter class Ui_MainWindow(object): def setupUi(self, MainWindow): MainWindow.setObjectName("MainWindow") MainWindow.resize(1400, 900) MainWindow.setWindowTitle("YOLOv8 目标检测系统") # 设置窗口图标 if hasattr(sys, '_MEIPASS'): icon_path = os.path.join(sys._MEIPASS, 'icon.ico') else: icon_path = 'icon.ico' if os.path.exists(icon_path): MainWindow.setWindowIcon(QIcon(icon_path)) self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(MainWindow) self.centralwidget.setObjectName("centralwidget") # 主布局 self.main_layout = QtWidgets.QHBoxLayout(self.centralwidget) self.main_layout.setContentsMargins(10, 10, 10, 10) self.main_layout.setSpacing(15) # 左侧布局 (图像显示) self.left_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() self.left_layout.setSpacing(15) # 原始图像组 self.original_group = QtWidgets.QGroupBox("原始图像") self.original_group.setMinimumHeight(400) self.original_img_label = QtWidgets.QLabel() self.original_img_label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter) self.original_img_label.setText("等待加载图像...") self.original_img_label.setStyleSheet("background-color: #F0F0F0; border: 1px solid #CCCCCC;") original_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() original_layout.addWidget(self.original_img_label) self.original_group.setLayout(original_layout) self.left_layout.addWidget(self.original_group) # 检测结果图像组 self.result_group = QtWidgets.QGroupBox("检测结果") self.result_group.setMinimumHeight(400) self.result_img_label = QtWidgets.QLabel() self.result_img_label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter) self.result_img_label.setText("检测结果将显示在这里") self.result_img_label.setStyleSheet("background-color: #F0F0F0; border: 1px solid #CCCCCC;") result_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() result_layout.addWidget(self.result_img_label) self.result_group.setLayout(result_layout) self.left_layout.addWidget(self.result_group) self.main_layout.addLayout(self.left_layout, stretch=3) # 右侧布局 (控制面板) self.right_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() self.right_layout.setSpacing(15) # 模型选择组 self.model_group = QtWidgets.QGroupBox("模型设置") self.model_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }") self.model_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() # 模型选择 self.model_combo = QtWidgets.QComboBox() self.model_combo.addItems(["best.pt"]) self.model_combo.setCurrentIndex(0) # 加载模型按钮 self.load_model_btn = QtWidgets.QPushButton(" 加载模型") self.load_model_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("document-open")) self.load_model_btn.setStyleSheet( "QPushButton { padding: 8px; background-color: #4CAF50; color: white; border-radius: 4px; }" "QPushButton:hover { background-color: #45a049; }" ) self.model_layout.addWidget(self.model_combo) self.model_layout.addWidget(self.load_model_btn) self.model_group.setLayout(self.model_layout) self.right_layout.addWidget(self.model_group) # 参数设置组 self.param_group = QtWidgets.QGroupBox("检测参数") self.param_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }") self.param_layout = QtWidgets.QFormLayout() self.param_layout.setLabelAlignment(Qt.AlignLeft) self.param_layout.setFormAlignment(Qt.AlignLeft) self.param_layout.setVerticalSpacing(15) # 置信度滑块 self.conf_slider = QtWidgets.QSlider(Qt.Horizontal) self.conf_slider.setRange(1, 99) self.conf_slider.setValue(25) self.conf_value = QtWidgets.QLabel("0.25") self.conf_value.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.conf_value.setStyleSheet("font-weight: bold; color: #2196F3;") # IoU滑块 self.iou_slider = QtWidgets.QSlider(Qt.Horizontal) self.iou_slider.setRange(1, 99) self.iou_slider.setValue(45) self.iou_value = QtWidgets.QLabel("0.45") self.iou_value.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.iou_value.setStyleSheet("font-weight: bold; color: #2196F3;") self.param_layout.addRow("置信度阈值:", self.conf_slider) self.param_layout.addRow("当前值:", self.conf_value) self.param_layout.addRow(QtWidgets.QLabel("")) # 空行 self.param_layout.addRow("IoU阈值:", self.iou_slider) self.param_layout.addRow("当前值:", self.iou_value) self.param_group.setLayout(self.param_layout) self.right_layout.addWidget(self.param_group) # 功能按钮组 self.func_group = QtWidgets.QGroupBox("检测功能") self.func_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }") self.func_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() self.func_layout.setSpacing(10) # 图片检测按钮 self.image_btn = QtWidgets.QPushButton(" 图片检测") self.image_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("image-x-generic")) # 视频检测按钮 self.video_btn = QtWidgets.QPushButton(" 视频检测") self.video_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("video-x-generic")) # 摄像头检测按钮 self.camera_btn = QtWidgets.QPushButton(" 摄像头检测") self.camera_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("camera-web")) # 停止检测按钮 self.stop_btn = QtWidgets.QPushButton(" 停止检测") self.stop_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("process-stop")) self.stop_btn.setEnabled(False) # 保存结果按钮 self.save_btn = QtWidgets.QPushButton(" 保存结果") self.save_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("document-save")) self.save_btn.setEnabled(False) # 设置按钮样式 button_style = """ QPushButton { padding: 10px; background-color: #2196F3; color: white; border: none; border-radius: 4px; text-align: left; } QPushButton:hover { background-color: #0b7dda; } QPushButton:disabled { background-color: #cccccc; } """ for btn in [self.image_btn, self.video_btn, self.camera_btn, self.stop_btn, self.save_btn]: btn.setStyleSheet(button_style) self.func_layout.addWidget(btn) self.func_group.setLayout(self.func_layout) self.right_layout.addWidget(self.func_group) # 检测结果表格组 self.table_group = QtWidgets.QGroupBox("检测结果详情") self.table_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }") self.table_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() self.result_table = QtWidgets.QTableWidget() self.result_table.setColumnCount(4) self.result_table.setHorizontalHeaderLabels(["类别", "置信度", "左上坐标", "右下坐标"]) self.result_table.horizontalHeader().setSectionResizeMode(QHeaderView.Stretch) self.result_table.verticalHeader().setVisible(False) self.result_table.setSelectionBehavior(QtWidgets.QAbstractItemView.SelectRows) self.result_table.setEditTriggers(QtWidgets.QAbstractItemView.NoEditTriggers) # 设置表格样式 self.result_table.setStyleSheet(""" QTableWidget { border: 1px solid #e0e0e0; alternate-background-color: #f5f5f5; } QHeaderView::section { background-color: #2196F3; color: white; padding: 5px; border: none; } QTableWidget::item { padding: 5px; } """) # 设置居中代理 delegate = CenteredDelegate(self.result_table) self.result_table.setItemDelegate(delegate) self.table_layout.addWidget(self.result_table) self.table_group.setLayout(self.table_layout) self.right_layout.addWidget(self.table_group, stretch=1) self.main_layout.addLayout(self.right_layout, stretch=1) MainWindow.setCentralWidget(self.centralwidget) # 状态栏 self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(MainWindow) self.statusbar.setStyleSheet("QStatusBar { border-top: 1px solid #c0c0c0; }") MainWindow.setStatusBar(self.statusbar) # 初始化变量 self.model = None self.cap = None self.timer = QTimer() self.is_camera_running = False self.current_image = None self.current_result = None self.video_writer = None self.output_path = "output" # 创建输出目录 if not os.path.exists(self.output_path): os.makedirs(self.output_path) # 连接信号槽 self.load_model_btn.clicked.connect(self.load_model) self.image_btn.clicked.connect(self.detect_image) self.video_btn.clicked.connect(self.detect_video) self.camera_btn.clicked.connect(self.detect_camera) self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_detection) self.save_btn.clicked.connect(self.save_result) self.conf_slider.valueChanged.connect(self.update_conf_value) self.iou_slider.valueChanged.connect(self.update_iou_value) self.timer.timeout.connect(self.update_camera_frame) # 设置全局样式 self.set_style() def set_style(self): style = """ QMainWindow { background-color: #f5f5f5; } QGroupBox { border: 1px solid #e0e0e0; border-radius: 5px; margin-top: 10px; padding-top: 15px; } QGroupBox::title { subcontrol-origin: margin; left: 10px; padding: 0 3px; } QLabel { color: #333333; } QComboBox { padding: 5px; border: 1px solid #cccccc; border-radius: 3px; } QSlider::groove:horizontal { height: 6px; background: #e0e0e0; border-radius: 3px; } QSlider::handle:horizontal { width: 16px; height: 16px; margin: -5px 0; background: #2196F3; border-radius: 8px; } QSlider::sub-page:horizontal { background: #2196F3; border-radius: 3px; } """ self.centralwidget.setStyleSheet(style) def load_model(self): model_name = self.model_combo.currentText().split(" ")[0] try: self.model = YOLO(model_name) self.statusbar.showMessage(f"模型 {model_name} 加载成功", 3000) self.image_btn.setEnabled(True) self.video_btn.setEnabled(True) self.camera_btn.setEnabled(True) except Exception as e: QMessageBox.critical(None, "错误", f"模型加载失败: {str(e)}") def update_conf_value(self): conf = self.conf_slider.value() / 100 self.conf_value.setText(f"{conf:.2f}") def update_iou_value(self): iou = self.iou_slider.value() / 100 self.iou_value.setText(f"{iou:.2f}") def detect_image(self): if self.model is None: QMessageBox.warning(None, "警告", "请先加载模型") return file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( None, "选择图片", "", "图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp);;所有文件 (*)" ) if file_path: try: # 读取图片 img = cv2.imread(file_path) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 显示原始图片 self.display_image(img, self.original_img_label) self.current_image = img.copy() # 检测图片 conf = self.conf_slider.value() / 100 iou = self.iou_slider.value() / 100 self.statusbar.showMessage("正在检测图片...") QtWidgets.QApplication.processEvents() # 更新UI results = self.model.predict(img, conf=conf, iou=iou) result_img = results[0].plot() # 显示检测结果 self.display_image(result_img, self.result_img_label) self.current_result = result_img.copy() # 更新结果表格 self.update_result_table(results[0]) self.save_btn.setEnabled(True) self.statusbar.showMessage(f"图片检测完成: {os.path.basename(file_path)}", 3000) except Exception as e: QMessageBox.critical(None, "错误", f"图片检测失败: {str(e)}") self.statusbar.showMessage("图片检测失败", 3000) def detect_video(self): if self.model is None: QMessageBox.warning(None, "警告", "请先加载模型") return file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( None, "选择视频", "", "视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov *.mkv);;所有文件 (*)" ) if file_path: try: self.cap = cv2.VideoCapture(file_path) if not self.cap.isOpened(): raise Exception("无法打开视频文件") # 获取视频信息 fps = self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) width = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 创建视频写入器 timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") output_file = os.path.join(self.output_path, f"output_{timestamp}.mp4") fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') self.video_writer = cv2.VideoWriter(output_file, fourcc, fps, (width, height)) # 启用停止按钮，禁用其他按钮 self.stop_btn.setEnabled(True) self.save_btn.setEnabled(True) self.image_btn.setEnabled(False) self.video_btn.setEnabled(False) self.camera_btn.setEnabled(False) # 开始处理视频 self.timer.start(30) # 30ms间隔 self.statusbar.showMessage(f"正在处理视频: {os.path.basename(file_path)}...") except Exception as e: QMessageBox.critical(None, "错误", f"视频检测失败: {str(e)}") self.statusbar.showMessage("视频检测失败", 3000)

七、项目

演示与介绍视频：

基于深度学习的安检X光危险物检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili