1. 研究背景与意义
传统的安检方式主要依赖人工检查X光图像，这种方式不仅效率低下，而且容易因人为疲劳或经验不足导致漏检或误检。近年来，计算机视觉和深度学习技术的快速发展为自动化安检提供了新的解决方案。基于YOLO（You Only Look Once）系列算法的目标检测技术，以其高速度和准确性，成为解决这一问题的理想选择。
YOLOv12作为YOLO系列的最新版本，在检测精度和速度上都有显著提升。本项目旨在利用YOLOv12算法，开发一种高效的机场安检X光图像检测系统，能够自动识别行李中的违禁物品（如刀具、枪支、液体容器等），从而提高安检效率，降低人工成本，并提升安检的准确性和可靠性。
2.1 数据集构建
数据收集：从公开数据集（如SIXray、OPIXray）和合作机场获取X光图像数据。
数据标注：使用标注工具（如LabelImg）对图像中的违禁物品进行标注，生成边界框和类别标签。
数据增强：通过旋转、缩放、翻转等方法增强数据多样性，提高模型的鲁棒性。
2.2 模型训练与优化
模型选择：采用YOLOv12作为基础模型，利用其高精度和高速度的特点。
训练策略：使用迁移学习技术，基于预训练模型进行微调，减少训练时间和资源消耗。
参数优化：通过网格搜索或贝叶斯优化方法，调整超参数（如学习率、批量大小）以优化模型性能。
2.3 系统开发
实时检测模块：利用OpenCV和PyTorch框架，实现X光图像的实时采集和处理。
用户界面设计：使用PyQt或Streamlit开发图形用户界面（GUI），方便安检人员操作。
警报机制：当检测到违禁物品时，系统自动触发警报并显示详细信息。
2.4 性能评估
评估指标：采用mAP（平均精度）、FPS（帧率）等指标评估模型性能。
对比实验：与YOLOv5、Faster R-CNN等算法进行对比，验证YOLOv12的优越性。
实际测试：在模拟安检环境中进行系统测试，收集反馈并优化系统。
4. 技术路线
数据准备：
数据收集 → 数据标注 → 数据增强 → 数据集划分（训练集、验证集、测试集）。
模型训练：
模型选择（YOLOv12）→ 迁移学习 → 参数优化 → 模型训练 → 模型保存。
系统开发：
实时检测模块开发 → 用户界面设计 → 警报机制集成 → 系统测试。
代码和数据集都在我手里！
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传统的安检方式主要依赖人工检查X光图像，这种方式不仅效率低下，而且容易因人为疲劳或经验不足导致漏检或误检。近年来，计算机视觉和深度学习技术的快速发展为自动化安检提供了新的解决方案。基于YOLO（You Only Look Once）系列算法的目标检测技术，以其高速度和准确性，成为解决这一问题的理想选择。
YOLOv12作为YOLO系列的最新版本，在检测精度和速度上都有显著提升。本项目旨在利用YOLOv12算法，开发一种高效的机场安检X光图像检测系统，能够自动识别行李中的违禁物品（如刀具、枪支、液体容器等），从而提高安检效率，降低人工成本，并提升安检的准确性和可靠性。
2.1 数据集构建
数据收集：从公开数据集（如SIXray、OPIXray）和合作机场获取X光图像数据。
数据标注：使用标注工具（如LabelImg）对图像中的违禁物品进行标注，生成边界框和类别标签。
数据增强：通过旋转、缩放、翻转等方法增强数据多样性，提高模型的鲁棒性。
2.2 模型训练与优化
模型选择：采用YOLOv12作为基础模型，利用其高精度和高速度的特点。
训练策略：使用迁移学习技术，基于预训练模型进行微调，减少训练时间和资源消耗。
参数优化：通过网格搜索或贝叶斯优化方法，调整超参数（如学习率、批量大小）以优化模型性能。
2.3 系统开发
实时检测模块：利用OpenCV和PyTorch框架，实现X光图像的实时采集和处理。
用户界面设计：使用PyQt或Streamlit开发图形用户界面（GUI），方便安检人员操作。
警报机制：当检测到违禁物品时，系统自动触发警报并显示详细信息。
2.4 性能评估
评估指标：采用mAP（平均精度）、FPS（帧率）等指标评估模型性能。
对比实验：与YOLOv5、Faster R-CNN等算法进行对比，验证YOLOv12的优越性。
实际测试：在模拟安检环境中进行系统测试，收集反馈并优化系统。
4. 技术路线
数据准备：
数据收集 → 数据标注 → 数据增强 → 数据集划分（训练集、验证集、测试集）。
模型训练：
模型选择（YOLOv12）→ 迁移学习 → 参数优化 → 模型训练 → 模型保存。
系统开发：
实时检测模块开发 → 用户界面设计 → 警报机制集成 → 系统测试。
代码和数据集都在我手里！
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