基于改進YOLOv5s模型的X光圖像管制刀具檢測模型
摘 要:隨著旅客數(shù)量的逐年增長,火車站、機場等交通場所的安檢壓力在不斷增加。長時間的高強度工作容易導致安檢員疲勞,進而導致對管制刀具的漏檢、誤檢,使旅客在旅途中的安全風險大大增加。為了解決上述問題,提出了一種基于改進YOLOv5的X光圖像管制刀具檢測模型。首先,在YOLOv5s模型的Neck部分加入卷積塊注意力模塊,以增強模型的特征提取能力;其次,在YOLOv5s模型的Prediction部分增加一個新的預測層,以提升模型對小體積管制刀具的檢測能力。(剩余7228字)
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- 景德鎮(zhèn)學院學報
- 2024年06期
目錄
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