摘要: 基于深度学习的安检危险品检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集) 摘要:本文介绍了一个基于YOLO算法的智能安检危险品检测系统。该系统采用三栏式界面设计,支持图片、视频及实时摄像头检测,可识别枪支、刀具等危险品,检测结果可标注保存并导出Excel。系统内置YOLOv5/v8/v11/v12多种模型,其中YOLO12n精度最高(mAP40.6%),YOLO11n速度最快(56.1ms)。通过7000张训练数据,系统在IoU阈值为0.5时达到90.6%的mAP准确率。项目采用Python3.10+PyQt5技术栈,提供完整的训练脚本和用户管理功能,实现安检流程的智能化升级。 阅读全文
posted @ 2025-12-23 20:30 Coding茶水间 阅读(74) 评论(0) 推荐(0)