基于yolov8的安检X光危险品检测与识别系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

作品简介

【算法介绍】

基于YOLOv8的安检X光危险品检测与识别系统是一项关键的技术创新,它在维护公共安全、预防恐怖袭击等方面具有重要意义。

该系统融合了最新的YOLOv8算法,能够实时识别并定位危险品,如枪支、刀具、钳子、剪刀和扳手等,有效提高安检效率,确保人民群众生命财产安全。与传统的安检方式相比,该系统具有更高的准确性和效率,能够自动检测并标记出危险品的位置和类别,减少了人工干预和误判的可能性。

此外,该系统支持多种输入形式,包括图片、视频以及摄像头捕捉的实时视频流,可以广泛应用于机场、火车站、地铁站、快递物流、政府机关、重要设施以及大型活动等场所的安检工作。同时,该系统还具备用户友好的操作界面和丰富的功能,如热力图分析、识别框标记、类别统计、可调节的置信度和IOU参数等,使得安检工作更加便捷和高效。

总的来说,基于YOLOv8的安检X光危险品检测与识别系统是一项高效、准确、可靠的技术解决方案,为公共安全提供了强有力的技术支持。随着技术的不断发展和完善,该系统将在未来得到更广泛的应用和推广,为社会的和谐稳定做出更大的贡献。

【效果展示】

 

【测试环境】

windows10

anaconda3+python3.8

torch==1.9.0+cu111

ultralytics==8.2.95

【模型可以检测出类别】

Baton

Bullet

Gun

Hammer

HandCuffs

Knife

Lighter

Pliers

Powerbank

Scissors

Sprayer

Wrench

【相关数据集】 

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89702823

训练信息】

参数值训练集图片数6889验证集图片数1968训练map91.8%训练精度(Precision)93.2%训练召回率(Recall)84.2%

验证集测试精度信息

类别

MAP50(单位:%)

all

92

Baton

99

Bullet

90

Gun

96

Hammer

96

HandCuffs

99

Knife

86

Lighter

79

Pliers

95

Powerbank

89

Scissors

82

Sprayer

95

Wrench

96

【部分实现源码】

class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):
    signal = QtCore.pyqtSignal(str, str)
 
    def setupUi(self):
        self.setObjectName("MainWindow")
        self.resize(1280, 728)
        self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(self)
        self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")
 
        self.weights_dir = './weights'
 
        self.picture = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.picture.setGeometry(QtCore.QRect(260, 10, 1010, 630))
        self.picture.setStyleSheet("background:black")
        self.picture.setObjectName("picture")
        self.picture.setScaledContents(True)
        self.label_2 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 81, 21))
        self.label_2.setObjectName("label_2")
        self.cb_weights = QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget)
        self.cb_weights.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 241, 21))
        self.cb_weights.setObjectName("cb_weights")
        self.cb_weights.currentIndexChanged.connect(self.cb_weights_changed)
 
        self.label_3 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 72, 21))
        self.label_3.setObjectName("label_3")
        self.hs_conf = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)
        self.hs_conf.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 181, 22))
        self.hs_conf.setProperty("value", 25)
        self.hs_conf.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
        self.hs_conf.setObjectName("hs_conf")
        self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change)
        self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)
        self.dsb_conf.setGeometry(QtCore.QRect(200, 100, 51, 22))
        self.dsb_conf.setMaximum(1.0)
        self.dsb_conf.setSingleStep(0.01)
        self.dsb_conf.setProperty("value", 0.25)
        self.dsb_conf.setObjectName("dsb_conf")
        self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change)
        self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)
        self.dsb_iou.setGeometry(QtCore.QRect(200, 160, 51, 22))
        self.dsb_iou.setMaximum(1.0)
        self.dsb_iou.setSingleStep(0.01)
        self.dsb_iou.setProperty("value", 0.45)
        self.dsb_iou.setObjectName("dsb_iou")
        self.dsb_iou.valueChanged.connect(self.dsb_iou_change)
        self.hs_iou = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)
        self.hs_iou.setGeometry(QtCore.QRect(10, 160, 181, 22))
        self.hs_iou.setProperty("value", 45)
        self.hs_iou.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
        self.hs_iou.setObjectName("hs_iou")
        self.hs_iou.valueChanged.connect(self.iou_change)
        self.label_4 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 130, 72, 21))
        self.label_4.setObjectName("label_4")
        self.label_5 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 210, 72, 21))
        self.label_5.setObjectName("label_5")
        self.le_res = QtWidgets.QTextEdit(self.centralwidget)
        self.le_res.setGeometry(QtCore.QRect(10, 240, 241, 400))
        self.le_res.setObjectName("le_res")
        self.setCentralWidget(self.centralwidget)
        self.menubar = QtWidgets.QMenuBar(self)
        self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 1110, 30))
        self.menubar.setObjectName("menubar")
        self.setMenuBar(self.menubar)
        self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(self)
        self.statusbar.setObjectName("statusbar")
        self.setStatusBar(self.statusbar)
        self.toolBar = QtWidgets.QToolBar(self)
        self.toolBar.setToolButtonStyle(QtCore.Qt.ToolButtonTextBesideIcon)
        self.toolBar.setObjectName("toolBar")
        self.addToolBar(QtCore.Qt.TopToolBarArea, self.toolBar)
        self.actionopenpic = QtWidgets.QAction(self)
        icon = QtGui.QIcon()
        icon.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/1.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
        self.actionopenpic.setIcon(icon)
        self.actionopenpic.setObjectName("actionopenpic")
        self.actionopenpic.triggered.connect(self.open_image)
        self.action = QtWidgets.QAction(self)
        icon1 = QtGui.QIcon()
        icon1.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/2.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
        self.action.setIcon(icon1)
        self.action.setObjectName("action")
        self.action.triggered.connect(self.open_video)
        self.action_2 = QtWidgets.QAction(self)
        icon2 = QtGui.QIcon()
        icon2.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/3.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
        self.action_2.setIcon(icon2)
        self.action_2.setObjectName("action_2")
        self.action_2.triggered.connect(self.open_camera)
 
        self.actionexit = QtWidgets.QAction(self)
        icon3 = QtGui.QIcon()
        icon3.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/4.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
        self.actionexit.setIcon(icon3)
        self.actionexit.setObjectName("actionexit")
        self.actionexit.triggered.connect(self.exit)
 
        self.toolBar.addAction(self.actionopenpic)
        self.toolBar.addAction(self.action)
        self.toolBar.addAction(self.action_2)
        self.toolBar.addAction(self.actionexit)
 
        self.retranslateUi()
        QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(self)
        self.init_all()

使用步骤:

(1)首先根据官方框架https://github.com/ultralytics/ultralytics安装教程安装好yolov8环境,并安装好pyqt5

(2)切换到自己安装的yolov8环境后,并切换到源码目录,执行python main.py即可运行启动界面,进行相应的操作即可

【提供文件】

python源码

yolov8n.onnx模型(不提供pytorch模型)

训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)

测试图片(在test_img文件夹下面)

创作时间: