基於深度學習的危險物品檢測系統（網頁版+YOLOv8/v7/v6/v5程式碼+訓練資料集）

摘要：本文深入探討了基於YOLOv8/v7/v6/v5的危險物品檢測技術。核心採用YOLOv8技術並整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的演算法，進行了細緻的效能指標對比分析。我們詳細介紹了國內外在危險物品檢測方面的研究現狀、資料集處理方法、演算法原理、模型構建與訓練程式碼，以及基於Streamlit的互動式Web應用介面設計。在該Web應用中，使用者可以支援影像、影片和實時攝像頭進行危險物品檢測，同時能夠上傳不同的訓練模型（YOLOv8/v7/v6/v5）進行推理預測。介面設計靈活，使用者可根據需要方便地進行修改。為讀者提供了完整的網頁設計、深度學習模型程式碼和訓練資料集的下載連結，以便深入瞭解和應用這一前沿技術。

@

目錄

• 1. 網頁功能與效果
• 2. 緒論
  • 2.1 研究背景及意義
  • 2.2 國內外研究現狀
  • 2.3 要解決的問題及其方案
    • 2.3.1 要解決的問題
    • 2.3.2 解決方案
  • 2.4 博文貢獻與組織結構
• 3. 資料集處理
• 4. 原理與程式碼介紹
  • 4.1 YOLOv8演算法原理
  • 4.2 模型構建
  • 4.3 訓練程式碼
• 5. 實驗結果與分析
  • 5.1 訓練曲線
  • 5.2 PR曲線圖
  • 5.3 YOLOv8/v7/v6/v5對比實驗
• 6. 系統設計與實現
  • 6.1 系統架構概覽
  • 6.2 系統流程
    • 系統流程概覽
• 程式碼下載連結
• 7. 結論與未來工作

➷點選跳轉至文末所有涉及的完整程式碼檔案下載頁☇

---

完整資源中包含資料集及訓練程式碼，環境配置與介面中文字、圖片、logo等的修改方法請見影片，專案完整檔案下載請見演示與介紹影片的簡介處給出：➷➷➷
演示與介紹影片 ：https://www.bilibili.com/video/BV1oE421u7b6/
YOLOv8/v7/v6/v5專案合集下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zm51x
YOLOv8和v5專案完整資源下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zmp9w
YOLOv7專案完整資源下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zm5ls
YOLOv6專案完整資源下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zm5xx

若您想獲得博文中涉及的實現完整全部資原始檔（包括測試圖片、影片，py, UI檔案，訓練資料集、訓練程式碼、介面程式碼等），這裡已打包上傳至博主的麵包多平臺，見可參考部落格與影片，已將所有涉及的檔案同時打包到裡面，點選即可執行，完整檔案截圖如下：

---

1. 網頁功能與效果

（1）開啟攝像頭實時檢測：本系統允許使用者透過網頁直接開啟攝像頭，實現對實時影片流中危險物品的檢測。系統將自動識別並分析畫面中的危險物品，並將檢測結果實時顯示在使用者介面上，為使用者提供即時的反饋。

（2）選擇圖片檢測：使用者可以上傳本地的圖片檔案到系統中進行危險物品檢測。系統會分析上傳的圖片，識別出圖片中的危險物品，並在介面上展示帶有危險物品標籤和置信度的檢測結果，讓使用者能夠清晰地瞭解到每個危險物品狀態。

（3）選擇影片檔案檢測：系統支援使用者上傳影片檔案進行危險物品檢測。上傳的影片將被系統逐幀分析，以識別和標記影片中每一幀的危險物品。使用者可以觀看帶有危險物品標記的影片，瞭解影片中危險物品的變化。

（4）選擇不同訓練好的模型檔案：系統整合了多個版本的YOLO模型（如YOLOv8/v7/v6/v5），使用者可以根據自己的需求選擇不同的模型進行危險物品檢測。這一功能使得使用者能夠靈活地比較不同模型的表現，以選擇最適合當前任務的模型。

在本研究中，我們精心開發了一個基於Streamlit的互動式Web應用，旨在為使用者提供一個直觀、靈活的平臺以進行危險物品的檢測。本應用整合了多項核心功能，下面我們將詳細介紹這些功能及其使用方法。

首先，開啟攝像頭實時檢測功能允許使用者透過簡單點選介面上的按鈕，啟用裝置的攝像頭，對捕捉到的影片流進行實時危險物品檢測。此外，我們還提供了選擇圖片進行檢測與選擇影片檔案進行檢測的選項，使用者可以上傳圖片或影片檔案，系統將自動進行深度分析並標註出潛在的危險物品。

為了滿足不同使用者對檢測精度的需求，本應用支援選擇不同訓練好的模型檔案，包括YOLOv8/v7/v6/v5等版本，使用者可以透過下拉選單輕鬆切換不同的模型以比較其檢測效果。同時，應用還提供了靈活的顯示選項，使用者可以選擇檢測畫面與原始畫面的同時或單獨顯示，根據個人偏好調整視覺體驗。

在檢測過程中，特別設計了特定目標的單獨標記與結果顯示功能，使用者可以專注於關注特定型別的危險物品。檢測結果將實時展示在頁面的表格中，且支援透過動態調整檢測演算法的引數，如置信度閾值和IOU閾值，以最佳化檢測的準確性和可靠性。完成檢測後，使用者可以利用匯出標記結果功能，將標記的圖片、影片及攝像頭畫面結果匯出為AVI影像檔案，便於後續分析和存檔。同時，檢測結果還可以透過點選按鈕，儲存為CSV檔案，方便使用者進行資料分析和記錄。

透過以上介紹，我們可以看到該互動式Web應用不僅提升了使用者體驗，也透過其高效、靈活的功能設計，顯著增強了基於YOLOv8/v7/v6/v5的危險物品檢測系統的實用價值和技術先進性。

---

2. 緒論

2.1 研究背景及意義

隨著全球化的發展和技術的進步，公共安全已成為社會關注的重點。特別是在機場、車站、大型活動等人流密集的場所，危險物品的檢測與管理顯得尤為重要。危險物品，包括但不限於爆炸物、易燃物、有毒化學品等，它們一旦被不法分子利用，可能導致嚴重的人員傷亡和財產損失。因此，如何有效、快速地識別和檢測這些潛在的威脅，成為保障公共安全的關鍵技術挑戰。

在過去的幾十年裡，隨著計算機視覺和深度學習技術的快速發展，影像識別和物體檢測領域取得了巨大的進步。尤其是深度學習模型，如卷積神經網路（CNN）在影像處理方面的應用，大幅提高了目標檢測的準確性和效率。在眾多深度學習模型中，YOLO（You Only Look Once）演算法系列因其高效的檢測速度和良好的準確性，成為了目標檢測領域的突出代表。

YOLO演算法的核心思想是將目標檢測任務作為一個單一的迴歸問題來處理，直接在影像中預測物體的邊界框和類別機率。這種一步到位的方法，相較於傳統的兩步檢測流程（先區域提議，後分類），大大加快了檢測速度，使其能夠滿足實時檢測的需求。從YOLOv1到YOLOv8，每個版本都在效能、速度和準確性上進行了顯著的改進。

隨著演算法的不斷進步，基於YOLO系列的危險物品檢測技術也在不斷地發展。這些技術不僅被應用於機場安檢、公共安全監控，也逐步擴充套件到了日常生活中的多個領域，如工廠安全監管、快遞物流檢查等場景。透過深度學習模型的學習和訓練，系統能夠準確地識別和定點陣圖像或影片中的危險物品，有效提前預警，減少潛在的安全風險。

然而，儘管取得了顯著的進展，基於深度學習的危險物品檢測仍面臨著一些挑戰和限制。例如，模型的泛化能力、對小目標的檢測精度、在複雜背景下的魯棒性等，都是當前研究需要解決的問題。

2.2 國內外研究現狀

隨著計算機視覺和深度學習技術的迅猛發展，危險物品檢測領域經歷了從傳統影像處理技術到深度學習演算法的轉變。早期，基於特徵的方法如SIFT（尺度不變特徵變換）和HOG（方向梯度直方圖）在物體識別領域佔據主導地位。這些方法依靠手工提取的特徵進行物體的識別和分類，但在處理複雜場景和實現實時檢測方面存在侷限性。

進入深度學習時代，卷積神經網路（CNN）的出現徹底改變了物體檢測技術的面貌。Fast R-CNN、Faster R-CNN等演算法透過引入區域建議網路，大幅提升了檢測的速度和準確度。YOLO系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）演算法進一步透過單次前向傳播實現了對物體的快速準確檢測，特別是YOLO演算法以其出色的實時效能在實際應用中獲得了廣泛的應用。

資料集的發展同樣對危險物品檢測技術的進步起到了關鍵作用。早期的資料集如PASCAL VOC和ImageNet雖然在推動目標檢測演算法的發展中起到了里程碑式的作用，但它們覆蓋的類別和場景較為有限。近年來，針對特定任務如危險物品檢測的專用資料集逐漸增多，例如X-ray資料集用於機場安檢中的液體和其他禁止品的檢測。這些專用資料集的出現，為深度學習模型提供了大量的、高質量的訓練樣本，顯著提升了模型的效能和泛化能力。

從YOLOv5到YOLOv8，每一版本的迭代都在尋求更快的速度和更高的準確性。YOLOv8繼承和發展了之前版本的優點，如YOLOv7對模型結構的最佳化，YOLOv6在資料預處理和增強技術上的創新，以及YOLOv5在模型輕量化和實時性方面的突破。每一步迭代都致力於解決目標檢測中的實際問題，比如減少模型的複雜度、提高對小目標的檢測能力、最佳化檢測速度與準確率之間的平衡等。

ViT（Vision Transformer），它透過引入自注意力機制，展示了在處理影像任務時與CNN不同的視角和優勢。注意力機制能夠讓模型更加聚焦於影像中的關鍵資訊，這對於複雜場景下的危險物品檢測尤其重要。RetinaNet解決了以往目標檢測演算法中的類別不平衡問題，透過引入Focal Loss減少了對大量易分類樣本的關注，從而提升了對困難樣本，如小物體或模糊物體的檢測能力。

Faster R-CNN作為一種經典的兩階段檢測框架，透過區域建議網路（RPN）與CNN檢測網路的結合，實現了高精度的目標檢測。而DETR（Detection Transformer）則是一種端到端的目標檢測框架，它透過將Transformer應用於目標檢測，摒棄了傳統的錨點和非極大值抑制（NMS），展現了新的可能性。

近期，一些研究將YOLO系列與Transformer結合，如Glod-YOLO等，試圖藉助Transformer強大的全域性依賴建模能力，進一步提升目標檢測的效能。同時，開源目標檢測工具箱如MMDetection為研究者提供了豐富的演算法庫和框架，促進了目標檢測技術的快速發展和應用。

2.3 要解決的問題及其方案

2.3.1 要解決的問題

針對基於YOLOv8/v7/v6/v5的危險物品檢測系統，我們面臨的核心挑戰與要解決的問題，以及對應的解決方案，需要細緻分析以確保系統的高效性、準確性及使用者友好性。以下是結合本系統實際情況的詳細分析：

1. 危險物品檢測的準確性和速度
   危險物品檢測的核心挑戰在於如何實現對多種危險物品的高準確度識別與實時處理。鑑於危險物品種類的多樣性以及它們可能出現的多變形態和環境條件（如不同光照、遮擋、複雜背景等），系統需要能夠準確識別出細微的特徵差異。同時，考慮到實時監控的需求，開發一個能夠快速響應並準確識別危險物品的模型是專案的首要任務。

2. 環境適應性和模型泛化能力
   危險物品檢測的環境可能極其多變，包括不同的光照條件、背景複雜度及天氣變化等因素，這些都可能影響識別的準確性。系統因此需要具備出色的環境適應性和模型泛化能力，確保在各種環境條件下都能保持高識別準確率。

3. 使用者互動介面的直觀性和功能性
   為了確保非專業使用者也能高效利用危險物品檢測系統，使用者介面的設計必須直觀易懂，功能佈局合理，支援使用者快速訪問實時監控、歷史資料查詢、模型切換等核心功能。

4. 資料處理能力和儲存效率
   考慮到系統將處理大量影像和影片資料，必須具備強大的資料處理能力和高效的儲存機制。這關係到識別的實時性及長期資料的管理和查詢效率，同時也需確保資料的安全性和隱私保護。

5. 系統的可擴充套件性和維護性
   系統設計需考慮未來可能的需求變化，如支援更多種類的危險物品檢測或整合新技術以提升效能。系統的維護性也至關重要，確保能夠持續穩定執行，及時進行必要的更新和升級。

透過對上述問題的細緻分析，本系統在設計和實現過程中，將重點關注模型的選擇與最佳化、資料的處理與管理、使用者介面的設計與實現，以及系統架構的可擴充套件性和維護性。這將為開發出既高效又準確、同時使用者友好的危險物品檢測系統奠定堅實的基礎。

2.3.2 解決方案

針對本系統基於YOLOv8/v7/v6/v5的危險物品檢測的挑戰，我們擬採取以下綜合性解決方案來設計和實現一個高效、準確且使用者友好的檢測系統：

1. 深度學習模型的選擇和最佳化

• 模型架構：選擇YOLO系列中的最新版本作為核心深度學習模型，特別是YOLOv8，因其在速度和準確度之間提供了最優的平衡。根據專案需求，也可靈活切換至YOLOv7、v6或v5，以適應不同的檢測場景和效能要求。
• 資料增強：為提升模型對危險物品在各種環境條件下的識別能力，我們將採用多種資料增強技術，如隨機裁剪、縮放、旋轉和色彩調整等，以模擬複雜多變的實際應用場景。
• 遷移學習：利用在大規模資料集上預訓練的模型作為起點，透過遷移學習對特定的危險物品資料集進行微調，這不僅加快了訓練速度，還有助於提高模型的識別效能和泛化能力。

2. 技術框架和開發工具

• PyTorch框架：選用PyTorch作為深度學習框架，憑藉其靈活性和強大的GPU加速能力，適合於本專案快速開發和模型迭代的需求。
• Streamlit Web應用：基於Streamlit框架構建互動式Web應用，提供直觀的操作介面和實時反饋，支援圖片、影片和實時攝像頭的危險物品檢測。
• PyCharm IDE：使用PyCharm作為整合開發環境，提供程式碼編寫、除錯及版本控制的全方位支援，確保開發流程的高效和規範。

3. 功能實現和系統設計

• 多輸入源支援：設計系統以支援多種輸入源，包括靜態影像、影片檔案和實時攝像頭流，以適應不同使用場景的需求。
• 模型切換功能：實現使用者介面中的模型動態切換功能，允許使用者根據具體需求選擇不同版本的YOLO模型，增加系統的靈活性和適用範圍。
• CSS美化與互動設計：使用CSS對Streamlit預設介面進行美化和定製，提升使用者體驗。同時，設計直觀的操作流程，如上傳檢測圖片/影片，選擇模型，調整檢測引數等，使使用者即使在無專業背景的情況下也能輕鬆使用系統。

4. 資料處理和儲存策略

• 高效資料處理：利用PyTorch的資料載入和預處理功能，實現高效的資料處理流程，確保檢測任務的實時性。
• 智慧資料儲存：開發高效的資料儲存方案，對檢測結果和歷史資料進行有效組織和索引，便於後續的查詢、分析和視覺化展示。

5. 效能最佳化

• 效能調優：透過對模型和系統進行深入的效能分析，識別並解決瓶頸問題，進行針對性的最佳化措施，如模型簡化、演算法加速等，以進一步提升系統的執行效率和響應速度。

透過實施以上方法，我們期望開發出一個既準確又高效的危險物品檢測系統，該系統不僅能滿足不同使用者在多樣化環境下的應用需求，而且提供友好的使用者互動介面和強大的資料處理能力。

2.4 博文貢獻與組織結構

本文綜合介紹了基於YOLOv8/v7/v6/v5的危險物品檢測系統的設計與實現，重點探討了任務相關的文獻綜述、資料集處理方式、演算法選擇理由及其最佳化，同時還涉及瞭如何使用Streamlit框架設計一個美觀且使用者友好的網頁介面。此外，文章還對比了YOLO系列中v7、v6、v5等不同版本演算法的檢測效果，並提供了完整的資料集和程式碼資源包，以便讀者可以直接應用或進一步研究。本文的主要貢獻如下：

1. 深入文獻綜述：提供了關於危險物品檢測領域的詳細文獻綜述，包括最新的研究進展、主流的檢測演算法及其優缺點分析，為讀者提供了紮實的理論基礎。
2. 資料集處理：詳細介紹了資料集的處理方式，包括資料的採集、預處理、增強技術等，確保模型訓練和測試的有效性和準確性。
3. 演算法選擇與最佳化：基於YOLO系列演算法（v8/v7/v6/v5）的效能評估，闡述了選擇特定版本的理由，並對演算法進行了必要的最佳化，以提高危險物品檢測的準確率和實時性。
4. Streamlit網頁設計：展示瞭如何利用Streamlit框架設計和實現一個美觀、直觀、使用者友好的網頁介面，使得危險物品檢測更加便捷。
5. 演算法效果對比：對YOLOv7、v6、v5等版本的檢測效果進行了系統的對比分析，為讀者在實際應用中選擇合適的模型提供了參考。
6. 資源分享：提供了完整的資料集和程式碼資源包，包括模型訓練和預測的詳細程式碼，方便讀者下載學習和應用。

後續章節的組織結構如下： 緒論：介紹研究背景、目的和本文的主要貢獻；演算法原理：詳細介紹YOLOv8/v7/v6/v5等演算法的工作原理及其在危險物品檢測中的應用；資料集處理：討論使用的資料集及其預處理、增強方法。程式碼介紹：提供模型訓練和預測的詳細程式碼說明，包括環境搭建、引數配置和執行步驟。實驗結果與分析：展示不同模型在危險物品任務上的實驗結果，並進行比較分析。系統設計與實現：介紹基於Streamlit的危險物品檢測系統的設計與實現細節。結論與未來工作：總結本文的研究成果，並討論未來的研究方向和潛在的改進空間。

---

3. 資料集處理

在我們致力於危險物品檢測的研究工作中，構建了一個具有代表性和實用性的資料集，這是深度學習模型訓練過程的基石。本部落格章節將詳細介紹該資料集，闡述其在我們研究中的關鍵作用。我們的資料集總共包含了2486張影像，這些影像被分為1661張訓練集、580張驗證集以及245張測試集。這種精心的劃分，確保了在模型訓練期間有足夠的樣本來學習雜草的特徵，在驗證階段可以適當調整模型以避免過擬合，並在測試階段公正地評估模型的泛化能力。每張影像中的雜草都被精確地標註，並統一命名為“weeds”，這為我們的目標檢測演算法提供了清晰的學習目標。博主使用的類別如下：

Chinese_name = {"Axe": "斧頭", "Celurit": "大鐮刀", "Cleaver": "切肉刀", "Cutlass": "彎刀",
                "Damageable": "破壞器械", "Knife": "刀", "Linggis": "撬棍", "Mace": "狼牙棒", "Spear": "矛", "Wrench": "扳手"}

在預處理階段，所有影像都進行了自動方向校正，以確保影像的統一性和方向一致性。重要的是，我們還進行了EXIF-orientation資訊的剝離，以消除由於相機角度變化帶來的資料偏差。這樣的預處理工作，對於訓練一個魯棒的深度學習模型至關重要，能夠讓模型專注於雜草本身的視覺特徵，而非影像的方向。

此外，為了適配網路輸入和提升計算效率，所有影像被統一調整至640x640畫素的解析度。這一調整過程涉及到了尺寸的拉伸，雖然可能會對影像中雜草的形狀產生影響，但仍然可以保持其識別的有效性。這種處理方式對於實現快速而準確的雜草檢測具有重要意義，因為它確保了影像在網路中快速前傳的同時，還能夠保留足夠的細節資訊以供模型學習。

分析資料集中的標註分佈，我們發現雜草標註在影像中的分佈相對均勻，沒有特定的集中趨勢，這意味著雜草可能出現在影像中的任何位置。這樣的分佈為模型訓練提供了挑戰，因為模型需要能夠在整個影像區域內識別雜草。另一方面，邊界框尺寸分佈表明，絕大多數雜草標註為影像中的小尺寸物件，這提示我們在模型設計時需要特別關注對小目標的檢測能力。

我們的資料集提供了一個全面的視角來理解危險物品的複雜性。透過對資料集的詳細介紹，我們展現了在構建一個高效且精確的雜草檢測系統中的考量。從資料的收集和預處理到標註的準確性和多樣性，每一步都是為了確保最終訓練出的模型可以在實際的田間環境中以高準確率和高效率執行任務。透過分享這些資訊，我們希望為其他研究者提供寶貴的參考，並推動農業領域深度學習應用的發展。

---

4. 原理與程式碼介紹

4.1 YOLOv8演算法原理

YOLOv8 是一個最新的實時物件檢測演算法，它是 YOLO 系列的最新作品。在 YOLOv3 的基礎上，YOLOv8 進行了多項改進。YOLOv3 是基於 Darknet53 網路，而 YOLOv8 則是基於更加高效的 C2F 結構。這意味著它在網路的底層採用了與 Darknet53 類似的結構，但是在高層則採用了新的方法。

YOLOv8 還繼承了 YOLOv5 中的 C3 模組以及 YOLOv7 中的有效層聚合（Efficient layer aggregation networks, ELAN）方法。C3 模組是基於 BottleNeck 結構的改進，它加入了更多的跳躍連線以增強特徵資訊的傳遞，這有助於網路能更好地從輸入的影像中學習到有用的資訊。而有效層聚合網路（ELAN）則進一步最佳化了這些跳躍連線，確保了網路不僅在深層能夠學習到重要的資訊，同時也能保持網路的高效性。

在路徑聚合方面，YOLOv8 引入了路徑聚合網路（Path Aggregation Network, PANet）來進一步提高特徵的傳遞效率。PANet 透過在不同層之間建立更多的連線，使得網路能夠更好地保留和利用低層的細節資訊和高層的語義資訊。這有助於網路在檢測小物件時保持高效能，因為這些小物件往往需要低層的細節資訊來進行準確的識別。

最後，YOLOv8 放棄了傳統的基於錨點（anchor）的方法，轉而採用了無錨點（None anchor）的機制。這種新的機制使得模型不再依賴預設的錨點框來預測物件的位置，而是直接從特徵中預測物件的邊界框，這樣做減少了模型對先驗知識的依賴，同時也簡化了模型的訓練過程，並可能提高了檢測的準確性。

綜上所述，YOLOv8 在保持了 YOLO 系列高速檢測的特點的同時，透過引入新的結構和演算法改進，進一步提高了模型的效能，尤其是在處理複雜場景和小型物件時的識別能力。

4.2 模型構建

在這一章節中，我們詳細介紹了構建的危險物品檢測模型的實現細節。我們利用了強大的深度學習庫PyTorch以及針對目標檢測最佳化的專用庫ultralytics的YOLO實現。整個系統設計遵循了載入模型、預處理資料、執行推理和後處理結果的典型流程。

首先，我們匯入必要的庫。cv2是OpenCV庫的Python介面，它提供了處理影像和影片的豐富功能。torch是PyTorch深度學習框架的核心庫，用於構建和訓練神經網路。接下來，我們從自定義的QtFusion庫匯入Detector基類，這些類為我們的檢測模型提供基礎架構和視覺化工具。我們還從datasets庫中匯入了Chinese_name字典，這個字典對映了類別到它們的中文名稱，以便在使用者介面顯示。

import cv2
import torch
from QtFusion.models import Detector
from datasets.label_name import Chinese_name
from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.torch_utils import select_device

使用select_device函式，我們選擇了合適的硬體裝置（如果可用，優先使用GPU）。之後，我們設定了一系列初始引數，如置信度閾值和IOU閾值，這些引數在模型推理時至關重要，因為它們決定了檢測結果的選擇。

device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
ini_params = {
    'device': device,
    'conf': 0.25,
    'iou': 0.5,
    'classes': None,
    'verbose': False
}

接下來，我們定義了count_classes函式，它負責統計每個類別的例項數量。這對於分析資料集的類別分佈和之後的模型評估非常有用。

def count_classes(det_info, class_names):
    count_dict = {name: 0 for name in class_names}
    for info in det_info:
        class_name = info['class_name']
        if class_name in count_dict:
            count_dict[class_name] += 1
    count_list = [count_dict[name] for name in class_names]
    return count_list

核心部分是YOLOv8v5Detector類，這是一個繼承自Detector的具體檢測器實現。在初始化時，該類配置了模型的載入和預處理所需的引數。load_model方法使用YOLO模型初始化深度學習網路，為接下來的推理預熱。在preprocess方法中，我們執行了影像預處理，儘管在這裡我們僅僅是簡單地將傳入的影像分配給類屬性，但實際應用中這一步通常包含歸一化、縮放和裁剪等操作。

class YOLOv8v5Detector(Detector):
    def __init__(self, params=None):
        super().__init__(params)
        self.model = None
        self.img = None
        self.names = list(Chinese_name.values())
        self.params = params if params else ini_params
	def load_model(self, model_path):
	    self.device = select_device(self.params['device'])
	    self.model = YOLO(model_path)
	    names_dict = self.model.names
	    self.names = [Chinese_name[v] if v in Chinese_name else v for v in names_dict.values()]
	    self.model(torch.zeros(1, 3, *[self.imgsz] * 2).to(self.device).type_as(next(self.model.model.parameters())))
	def preprocess(self, img):
	    self.img = img
	    return img
	
	def predict(self, img):
	    results = self.model(img, **ini_params)
	    return results
	
	def postprocess(self, pred):
	    results = []
	    for res in pred[0].boxes:
	        for box in res:
	            class_id = int(box.cls.cpu())
	            bbox = box.xyxy.cpu().squeeze().tolist()
	            bbox = [int(coord) for coord in bbox]
	            result = {
	                "class_name": self.names[class_id],
	                "bbox": bbox,
	                "score": box.conf.cpu().squeeze().item(),
	                "class_id": class_id,
	            }
	            results.append(result)
	    return results
	    
    def set_param(self, params):
        self.params.update(params)

predict方法將處理好的影像傳遞給載入的YOLO模型，執行前向傳播，獲取檢測結果。而postprocess方法則負責解析YOLO模型的輸出，將其轉換為易於理解的格式，每個檢測結果包含類別名稱、邊界框座標、置信度和類別ID。最後，我們定義了set_param方法，它允許我們在執行時更新模型引數，增加了模型執行過程的靈活性。

這一整套程式碼架構提供了一個完整的危險物品檢測流程，從影像的輸入到檢測結果的輸出，都經過了精心的設計和實現。它不僅高效地利用了現代計算資源，還透過明確的邏輯和結構保證了良好的程式碼可讀性和可維護性。

4.3 訓練程式碼

在構建一個深度學習模型時，訓練過程的配置和管理是確保模型能夠正確學習和泛化至新資料的關鍵環節。我們的訓練流程使用了ultralytics的YOLO模型，這是一個在目標檢測任務中表現卓越的深度學習模型。以下表格詳細介紹了YOLOv8模型訓練中使用的一些重要超引數及其設定：

超引數	設定	說明
學習率（lr0）	0.01	決定了模型權重調整的步長大小，在訓練初期有助於快速收斂。
學習率衰減（lrf）	0.01	控制訓練過程中學習率的降低速度，有助於模型在訓練後期細緻調整。
動量（momentum）	0.937	加速模型在正確方向上的學習，並減少震盪，加快收斂速度。
權重衰減（weight_decay）	0.0005	防止過擬合，透過在損失函式中新增正則項減少模型複雜度。
熱身訓練週期（warmup_epochs）	3.0	初始幾個週期內以較低的學習率開始訓練，逐漸增加到預定學習率。
批次大小（batch）	16	每次迭代訓練中輸入模型的樣本數，影響GPU記憶體使用和模型效能。
輸入影像大小（imgsz）	640	模型接受的輸入影像的尺寸，影響模型的識別能力和計算負擔。

環境設定與模型載入：首先，我們首先設定了Python環境，匯入了必要的庫。torch是我們選擇的深度學習庫，而yaml庫被用於解析資料集配置檔案，這些檔案通常包含了資料集的類別資訊、訓練和驗證影像的路徑等關鍵後設資料。透過ultralytics的YOLO類，我們能夠接入一個預訓練的模型作為我們訓練的起點，這有助於縮短訓練時間並提高最終模型的效能。

import os
import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO  # 用於載入YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path  # 用於獲取檔案的絕對路徑

在這裡，我們決定訓練過程是在CPU還是GPU上執行。顯然，如果可用，GPU將提供更快的計算速度，是訓練深度學習模型的首選。

device = "0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

資料集準備：接著，我們處理了資料集配置檔案的路徑問題，並確保了無論在哪種作業系統上，路徑設定都是準確無誤的。透過abs_path函式，我們獲得了資料集配置檔案的絕對路徑。正確的路徑設定是確保訓練流程順利進行的前提，特別是在大規模資料集上訓練時。

workers = 1  # 工作程序數
batch = 8  # 每批處理的影像數量
data_name = "Weapon"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')

進入實際的模型載入和訓練環節之前，我們對資料集的YAML配置檔案進行了預處理。我們讀取並更新了配置檔案中的path項，這保證了模型在訓練過程中引用的資料路徑是當前目錄結構下的正確路徑。

directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)
with open(data_path, 'r') as file:
    data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)

if 'path' in data:
    data['path'] = directory_path
    with open(data_path, 'w') as file:
        yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)

訓練模型：在載入模型的步驟中，我們例項化了YOLO模型，選擇了對應的權重檔案。在這裡，我們使用的是YOLOv8的預訓練模型。選擇預訓練模型是因為它們在大規模資料集上已經訓練過，擁有了識別多種物體的能力，可以大幅減少我們自己訓練模型所需的時間和資源。最後，我們呼叫了模型的train方法，開始訓練過程。我們指定了許多重要的訓練引數，如資料集路徑、計算裝置、工作程序數量（資料載入的並行性）、影像尺寸、訓練週期總數、批次大小以及訓練任務的命名。這些引數共同決定了訓練過程的具體行為，包括訓練的時長、每次迭代的資料量以及模型儲存的具體方式。

model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect')  # 載入預訓練的YOLOv8模型
# model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt')  # 載入預訓練的YOLOv8模型
# Training.
results = model.train(  # 開始訓練模型
    data=data_path,  # 指定訓練資料的配置檔案路徑
    device=device,  # 自動選擇進行訓練
    workers=workers,  # 指定使用2個工作程序載入資料
    imgsz=640,  # 指定輸入影像的大小為640x640
    epochs=120,  # 指定訓練100個epoch
    batch=batch,  # 指定每個批次的大小為8
    name='train_v5_' + data_name  # 指定訓練任務的名稱
)
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')  # 載入預訓練的YOLOv8模型
results2 = model.train(  # 開始訓練模型
    data=data_path,  # 指定訓練資料的配置檔案路徑
    device=device,  # 自動選擇進行訓練
    workers=workers,  # 指定使用2個工作程序載入資料
    imgsz=640,  # 指定輸入影像的大小為640x640
    epochs=120,  # 指定訓練100個epoch
    batch=batch,  # 指定每個批次的大小為8
    name='train_v8_' + data_name  # 指定訓練任務的名稱
)

整個訓練過程是自動化的。透過精心選擇的引數和先進的YOLOv8架構，我們的模型訓練旨在達到在危險物品檢測任務上的高準確率和快速響應。

---

5. 實驗結果與分析

5.1 訓練曲線

對於深度學習模型的訓練過程，損失函式的變化趨勢和最終的效能指標是評估模型學習效果的重要依據。YOLOv8模型的訓練損失和驗證損失影像提供了訓練過程中各個階段模型效能的直觀展示。

在訓練過程中，我們觀察到的損失函式包括邊界框損失（box_loss）、分類損失（cls_loss）和目標損失（dfI_loss）。從影像中可以看出，所有損失隨著訓練的進行持續減小，這是模型學習和最佳化過程的正常表現。邊界框損失的持續下降表明模型在確定物體位置方面的預測越來越準確，而分類損失的減小則意味著模型在區分不同類別方面的能力在增強。目標損失是YOLO模型特有的損失函式，通常用於目標檢測任務中評價模型在預測目標置信度方面的效能。

在這個訓練過程中，我們尤其關注驗證損失，因為它代表模型在未見過的資料上的表現，是判斷模型是否過擬合的重要指標。影像顯示，在訓練初期，驗證損失迅速下降，隨著模型的進一步訓練，下降速度放緩並趨於穩定。這種趨勢通常表示模型在提高其泛化能力，不過，持續監測驗證損失是否會再次上升是必要的，因為那可能是過擬合的訊號。

對於效能指標，我們關注精確度（precision）、召回率（recall）、平均精度均值（mAP@0.5）和更嚴格指標下的mAP（mAP@0.5-0.95）。精確度指標的波動可能是由於在不同的epoch中，模型在預測時對某些類別的置信度變化較大。召回率的逐漸上升表明模型在檢測到的正樣本數量上有所增加。mAP@0.5指標給出了在IoU閾值為0.5時模型效能的估計，這是一個比較寬鬆的指標，對於初步評估模型效能來說是很有用的。而mAP@0.5-0.95提供了一個從寬鬆到嚴格的IoU閾值範圍內的平均表現，它更全面地反映了模型的整體效能。

總的來說，從這些圖表中可以得出的結論是，模型在訓練過程中效能穩步提升，未出現明顯的過擬合跡象。驗證損失的穩定性和效能指標的持續提升都預示著模型對危險物品檢測任務的泛化能力強，可以期待在實際應用中取得良好的表現。然而，實際部署之前，還應進行進一步的測試和調整，以確保模型在各種條件下均具有魯棒性。

5.2 PR曲線圖

在評估目標檢測模型的效能時，精確度-召回率（Precision-Recall, PR）曲線是一個重要的工具。它提供了在不同置信度閾值下模型效能的詳細檢視。上圖顯示的PR曲線是我們用於評估危險物品檢測模型的結果，其中包括了各個類別的曲線和一個綜合所有類別的平均精確度（mAP@0.5）。

從曲線可以看出，大部分類別的檢測精確度較高。例如，'Mace'的檢測表現最為出色，其PR曲線幾乎達到了完美的標準，曲線下的面積接近1，對應的mAP@0.5值為0.995。這表明在絕大多數情況下，模型能夠正確地識別並定位到‘Mace’類別的物體，幾乎沒有誤檢或漏檢。'Cutlass'、'Cleuri'和'Wrench'也表現出相對較高的檢測精確度，mAP@0.5值分別為0.802、0.824和0.822。這意味著模型在檢測這些物體時同樣展現出了較高的準確性和可靠性。

然而，某些類別，如'Cleaver'，其PR曲線下方的面積較小，mAP@0.5值僅為0.629，這暗示模型在這些類別上的效能存在提升空間。可能的原因包括訓練資料不足、類別間的相似性導致的混淆，或者是這些物體在實際影像中出現的姿態和光照條件的變化。

模型的平均精確度較高，達到了0.798的mAP@0.5。這是一個相當強的結果，表明我們的模型在大多數情況下能夠準確地識別出各種危險物品。然而，PR曲線也揭示了模型在某些類別上可能的弱點，這為我們提供了進一步最佳化模型的線索。例如，我們可以透過收集更多的訓練樣本、改進資料增強策略或者調整模型結構來解決這些問題。

雖然mAP@0.5是一個有用的指標，但在實際應用中，我們也可能需要考慮更嚴格的mAP計算方式，如mAP@0.75或者mAP@0.5-0.95，以更精細地評價模型效能。此外，實際部署時還需要考慮模型的實時效能和計算資源需求，以確保在實際應用場景中的可行性。透過這種全面的評估，我們能夠確保模型不僅在理論上表現良好，而且在現實世界中同樣可靠和有效。

5.3 YOLOv8/v7/v6/v5對比實驗

（1）實驗設計：
本實驗旨在評估和比較YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8幾種模型在危險物品目標檢測任務上的效能。為了實現這一目標，博主分別使用使用相同的資料集訓練和測試了這四個模型，從而可以進行直接的效能比較。該資料集包含危險物品的影像。本文將比較分析四種模型，旨在揭示每種模型的優缺點，探討它們在工業環境中實際應用的場景選擇。

模型	影像大小 (畫素)	mAPval 50-95	CPU ONNX 速度 (毫秒)	A100 TensorRT 速度 (毫秒)	引數數量 (百萬)	FLOPs (十億)
YOLOv5nu	640	34.3	73.6	1.06	2.6	7.7
YOLOv8n	640	37.3	80.4	0.99	3.2	8.7
YOLOv6N	640	37.5	-	-	4.7	11.4
YOLOv7-tiny	640	37.4	-	-	6.01	13.1

（2）度量指標：

• F1-Score：F1-Score 作為衡量模型效能的重要指標，尤其在處理類別分佈不均的資料集時顯得尤為關鍵。它透過結合精確率與召回率，提供了一個單一的度量標準，能夠全面評價模型的效能。精確率衡量的是模型在所有被標記為正例中真正屬於正例的比例，而召回率則關注於模型能夠識別出的真正正例佔所有實際正例的比例。F1-Score透過兩者的調和平均，確保了只有當精確率和召回率同時高時，模型的效能評估才會高，從而確保了模型對於正例的預測既準確又完整。
• mAP（Mean Average Precision）：在目標檢測任務中，Mean Average Precision（mAP）是評估模型效能的重要標準。它不僅反映了模型對單個類別的識別精度，而且還考慮了所有類別的平均表現，因此提供了一個全域性的效能度量。在計算mAP時，模型對於每個類別的預測被單獨考慮，然後計算每個類別的平均精度（AP），最後這些AP值的平均數形成了mAP。

名稱	YOLOv5nu	YOLOv6n	YOLOv7-tiny	YOLOv8n
mAP	0.779	0.808	0.629	0.798
F1-Score	0.75	0.75	0.62	0.78

（3）實驗結果分析：

在目標檢測領域，YOLO系列一直以其卓越的效能和快速的檢測速度著稱。我們的實驗結果表明，不同版本的YOLO在相同的危險物品檢測任務上表現出了顯著的差異。具體來說，YOLOv6n在我們的實驗中以0.808的mAP表現最佳，而YOLOv7-tiny的表現則相對較差，其mAP為0.629。這兩個指標告訴我們，YOLOv6n不僅能夠識別出影像中的大多數正類別（較高的召回率），同時它在預測時的準確性（精確度）也很高。相反，YOLOv7-tiny雖然可能具有較高的速度優勢，但在準確性方面有所犧牲。

在F1-Score的對比中，我們觀察到YOLOv8n以0.78的分數領先，而YOLOv7-tiny的分數最低，為0.62。F1-Score是精確度和召回率的調和平均值，因此，YOLOv8n的高分數意味著它在平衡召回率和精確度方面做得更好，這在實際應用中是非常重要的，尤其是在安全敏感的領域。

這些差異背後的原因可能是多方面的。首先，演算法本身的架構設計就決定了其效能特點。YOLOv6和YOLOv8的網路架構可能包含了更加有效的特徵提取機制，能夠更好地從影像中捕獲對目標檢測有幫助的資訊。其次，可能與訓練資料有關。雖然所有模型都在相同的資料集上進行訓練和測試，但是不同模型對資料的敏感度可能不同，因此，在資料預處理和增強階段可能需要特別注意資料的質量和多樣性。

進一步的分析可能還需要探究訓練過程中的超引數設定、學習率排程策略以及模型正則化技巧的差異。比如，一個優秀的學習率排程策略可能幫助某個模型更快地收斂並避免過擬合，而較差的超引數選擇可能導致另一個模型效能不佳。

實驗結果表明YOLOv6n和YOLOv8n在危險物品檢測任務上表現較好，但這並不意味著YOLOv7-tiny沒有其應用場景。在對實時效能要求極高的場合，速度較快的模型可能更有優勢，尤其是在資源有限的裝置上。因此，選擇哪個模型還需根據具體的應用場景和需求來定。未來的工作中，我們會繼續深入探索這些模型在不同環境下的效能，以及它們的最佳化空間，以期在實際應用中取得最佳的平衡。

---

6. 系統設計與實現

6.1 系統架構概覽

在我們的基於YOLOv8/v7/v6/v5的危險物品檢測系統中，系統架構設計精細、模組化，旨在提供高效、準確的檢測服務，並確保使用者介面友好、易於操作。以下詳細介紹系統架構的關鍵組成部分，特別強調了類和方法的具體應用，以及它們在整個系統中的作用。

1. 初始化與介面佈局

   • 初始化配置：系統啟動時，首先在Detection_UI類的建構函式中進行初始化設定，包括模型型別、檢測閾值等。

   • 介面佈局：使用setup_page和setup_sidebar方法，分別構建主頁面和側邊欄的佈局，提供使用者互動的入口。

2. 模型載入與配置

   • 模型動態選擇：透過側邊欄，使用者可以選擇不同版本的YOLO模型（model_type）。系統根據使用者選擇，利用YOLOv8v5Detector例項的load_model方法動態載入預訓練模型。

   • 模型配置：側邊欄還允許使用者上傳自定義模型檔案（custom_model_file），提高了系統的靈活性和適用範圍。

3. 資料預處理

   • 檔案上傳處理：使用者透過側邊欄上傳影像或影片檔案，系統透過process_camera_or_file方法處理上傳的檔案，為後續檢測準備資料。

   • 影像預處理：對於每一幀影像，系統透過frame_process方法調整尺寸、歸一化等，確保資料格式符合模型要求。

4. 檢測執行與引數調整

   • 檢測引數調整：使用者可以透過側邊欄設定置信度閾值（conf_threshold）和IOU閾值（iou_threshold），系統透過set_param方法應用這些引數。

   • 執行檢測：使用YOLOv8v5Detector的predict方法對預處理後的影像執行目標檢測。

5. 結果後處理與展示

   • 檢測結果後處理：檢測完成後，透過drawRectBox方法在影像上繪製檢測框和標註資訊。

   • 展示處理結果：系統將處理後的影像和檢測資訊在使用者介面上展示，使用image_placeholder和table_placeholder等佔位符展示結果。

6. 互動式功能

   • 結果篩選與匯出：使用者可以透過selectbox_placeholder篩選特定的檢測結果進行檢視。同時，提供了匯出檢測結果和日誌的功能，增強了系統的實用性。

關鍵元件強調

• YOLOv8v5Detector類：是系統的核心，負責載入模型、執行檢測和結果處理。
• frame_process方法：負責單幀影像的預處理和呼叫模型進行檢測，是資料處理和檢測的關鍵環節。
• setup_page和setup_sidebar方法：構建使用者介面的主體和側邊欄，為使用者提供友好的操作介面。
• process_camera_or_file方法：處理使用者上傳的檔案或攝像頭捕獲的實時影片，體現了系統的靈活性和廣泛適用性。
• drawRectBox方法：在檢測結果上繪製邊框和資訊，直觀展示檢測結果。

6.2 系統流程

在基於YOLOv8/v7/v6/v5的危險物品檢測系統中，我們透過精心設計了一套流程，以確保從使用者上傳影像或影片至最終檢測結果展示的每一步都能高效、準確地執行。以下是系統整體流程的專業化描述，涵蓋了關鍵步驟和方法的應用。

系統流程概覽

1. 啟動系統與初始化設定

   • 系統啟動後，首先透過Detection_UI類的建構函式初始化系統設定，包括模型型別、檢測閾值、UI佈局等。

2. 模型選擇與載入

   • 使用者在側邊欄選擇希望使用的YOLO模型版本（v8/v7/v6/v5）及模型檔案（預設或自定義）。
   • 根據使用者選擇，系統透過YOLOv8v5Detector例項的load_model方法載入相應的預訓練模型。

3. 檔案上傳與資料預處理

   • 使用者上傳待檢測的影像或影片檔案。
   • 系統根據檔案型別（影像或影片），透過frame_process方法對每一幀進行預處理，包括調整尺寸和歸一化。

4. 檢測引數配置

   • 使用者透過側邊欄設定置信度閾值和IOU閾值。
   • 系統根據使用者設定的引數，透過set_param方法動態調整檢測配置。

5. 執行目標檢測

   • 對預處理後的資料，系統呼叫predict方法執行目標檢測。
   • 檢測過程中，系統會根據設定的閾值篩選出置信度高的檢測結果。

6. 檢測結果後處理

   • 系統對檢測到的目標進行結果後處理，如繪製檢測框、標註類別和置信度等。
   • 透過drawRectBox方法實現結果的視覺化展示。

7. 結果展示與互動

   • 系統在主介面以影像和表格的形式展示檢測結果。
   • 使用者可以透過UI進行互動操作，如選擇特定目標進行詳細檢視或匯出檢測結果。

8. 系統結束與資源釋放

   • 使用者完成檢測任務後，系統釋放相關資源，結束檢測流程。

透過上述流程，我們的系統不僅最佳化了危險物品檢測的效率和準確性，也提供了友好的使用者互動介面，使得從技術人員到日常使用者都能輕鬆上手，實現危險物品的快速檢測。

---

程式碼下載連結

如果您希望獲取部落格中提及的完整資源包，包含測試圖片、影片、Python檔案(*.py)、網頁配置檔案、訓練資料集、程式碼及介面設計等，可訪問博主在麵包多平臺的上傳內容。相關的部落格和影片資料提供了所有必要檔案的下載連結，以便一鍵執行。完整資源的預覽如下圖所示：

資源包中涵蓋了你需要的訓練測試資料集、訓練測試程式碼、UI介面程式碼等完整資源，完整專案檔案的下載連結可在下面的影片簡介中找到➷➷➷

演示與介紹影片 ：https://www.bilibili.com/video/BV1oE421u7b6/
YOLOv8/v7/v6/v5專案合集下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zm51x
YOLOv8和v5專案完整資源下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zmp9w
YOLOv7專案完整資源下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zm5ls
YOLOv6專案完整資源下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zm5xx

完整安裝執行教程：

這個專案的執行需要用到Anaconda和Pycharm兩個軟體，下載到資原始碼後，您可以按照以下連結提供的詳細安裝教程操作即可執行成功，如仍有執行問題可私信博主解決：

1. Pycharm和Anaconda的安裝教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639378；

軟體安裝好後需要為本專案新建Python環境、安裝依賴庫，並在Pycharm中設定環境，這幾步採用下面的教程可選線上安裝（pip install直接線上下載包）或離線依賴包（博主提供的離線包直接裝）安裝兩種方式之一：

2. Python環境配置教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639396（2,3方法可選一種）；
3. 離線依賴包的安裝指南：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136650641（2,3方法可選一種）；

如使用離線包方式安裝，請下載離線依賴庫，下載地址：https://pan.baidu.com/s/1uHbU9YzSqN0YP_dTHBgpFw?pwd=mt8u （提取碼：mt8u）。

---

7. 結論與未來工作

本文深入研究並實踐了基於YOLOv8/v7/v6/v5的深度學習模型在危險物品檢測領域的應用，成功開發了一個高效準確的危險物品檢測系統。透過對這些先進的YOLO模型版本進行詳盡的比較和深入的最佳化，本研究不僅顯著提升了危險物品檢測的準確率和實時性，還利用Streamlit構建了一個直觀、美觀且易於操作的Web應用，讓使用者能夠毫不費力地執行危險物品檢測任務，有效提升了該技術在實際應用場景中的可用性和影響力。

經過系列嚴格的實驗驗證，本文提出的解決方案在提高危險物品檢測的準確性和處理速度方面都取得了顯著成效。同時，本研究還詳細提供了完整的資料集處理流程、模型訓練與預測的程式碼，以及基於Streamlit的系統設計和實現細節，為未來的研究者和開發者提供了寶貴的參考和便利。儘管已取得了初步成果，但鑑於危險物品檢測是一個充滿挑戰且需求多變的任務，仍有廣泛的改進空間和探索機會。未來，我們計劃從以下幾個關鍵方向進行深入研究和發展：

• 模型最佳化：進一步探索深度網路結構和最佳化策略，比如採用神經網路架構搜尋（NAS）技術，旨在進一步提升模型的檢測效能和效率。
• 多模態融合：考慮到結合影像以外的其他模態資訊，如語音、文字等，採用多模態學習方法進行危險物品的綜合性檢測，從而實現更全面的理解和判斷。
• 跨域適應性：研究並實現模型在不同文化、年齡組等多樣化場景下的危險物品檢測，利用領域適應技術提升模型的泛化能力和適應性。
• 使用者互動體驗：持續最佳化系統的使用者介面（UI）和使用者體驗（UX）設計，使之更加人性化和智慧化，以滿足更廣泛使用者群體的需求。
• 實際應用擴充：拓寬危險物品檢測技術在更多實際應用領域中的應用，如公共安全監控、智慧交通系統、邊檢安全等，以發掘其更大的社會價值和經濟效益。

總的來說，隨著技術的持續進步和應用範圍的逐步擴大，我們堅信基於深度學習的危險物品檢測技術將在保障公共安全、促進社會穩定等方面發揮更加關鍵的作用。