X射线图像违禁品自动检测算法研究

作     者：令狐蓉 LINGHU Rong

作者机构：山西工程职业学院交通工程系山西太原030001 

基　　金：山西省高等学校科技创新项目(2022L707) 长安大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(300102213515) 

出 版 物：《科技创新与生产力》 (Sci-tech Innovation and Productivity)

年 卷 期：2023年第44卷第9期

页      码：105-107页

摘      要：为了提高城市轨道交通X射线安检违禁品自动识别的有效性、提升安检效率,设计了一种带有注意力机制的YOLOv5m算法模型。该算法模型引入置换注意力(Shuffle Attention,SA)模块,采用通道随机混合操作,分块并行使用空间和通道两类注意力机制,使两类注意力机制高效结合。通过实验验证,改进后的算法的mAP50达到了0.718,相较于基础的YOLOv5m算法,mAP50:95和mAP50分别提升了0.8个百分点和1.2个百分点,结果表明改进后的算法能显著提高检测识别精度。

主 题 词：YOLOv5 SA模块 X射线 识别 违禁品 

学科分类：070207[070207] 07[理学] 08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 0803[工学-仪器类] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 0702[理学-物理学类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1674-9146.2023.09.105

馆 藏 号：203124054...