基于改进YOLOv5s模型的X光图像管制刀具检测模型

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘 要：随着旅客数量的逐年增长，火车站、机场等交通场所的安检压力在不断增加。长时间的高强度工作容易导致安检员疲劳，进而导致对管制刀具的漏检、误检，使旅客在旅途中的安全风险大大增加。为了解决上述问题，提出了一种基于改进YOLOv5的X光图像管制刀具检测模型。首先，在YOLOv5s模型的Neck部分加入卷积块注意力模块，以增强模型的特征提取能力；其次，在YOLOv5s模型的Prediction部分增加一个新的预测层，以提升模型对小体积管制刀具的检测能力。（剩余7228字）

试读结束

目录
monitor