基于YOLOv9+pyside的安检仪x光危险物物品检测（有ui）
安全检查在公共场所确保人身安全的关键环节，不可或缺。X光安检机作为必要工具，在此过程中发挥着重要作用。然而，其依赖人工监控和判断成像的特性限制了其应用效能。本文以此为出发点，探索了基于Torch框架的YOLO算法在安检X光图像中的应用。我们成功开发了针对刀具、气罐、鞭炮等10类危险物品的目标检测功能。此外，我们还实现了基于YOLOv9算法的用户界面，能够进行图像识别、视频检测以及实时摄像识别，为安检工作提供了更高效、更精确的解决方案。
特点
YOLOv9模型，中文显示结果
数据集介绍
数据集包含3600张图像
涵盖10个类别：打火机、压力计、刀、剪刀、移动电源、打火机油、手铐、弹弓、爆竹、指甲油
模型训练结果
页面运行结果
完整项目获取链接：https://mbd.pub/o/bread/ZpebmJZr
项目合集
基于YOLO的目标检测系统（PyQT页面+模型+数据集）
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_43415275/article/details/140066060
免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！