安检作为在公共场合保障群众人身安全的重要环节，在各个场合中都必不可少，x光安检机作为安检的重要工具，其人工监控判断成像的特点使其具有很大的局限性。本文以此为出发点，研究了Torch框架下YOLO
实现了对安检仪x光图像中刀具、气罐、鞭炮等10类危险物品的目标检测功能，为YOLOv5算法搭建了界面，实现了图像识别，视频时别和实时摄像识别。

源码和数据集见视频简介：

【源码解析】基于yolov5的安检仪危险品识别
https://www.bilibili.com/video/BV1VG4y1H7Ns/

1、检测效果：

2、数据集

包含了1288张yolo格式的数据集。

3、训练过程

4、训练结果

5、总结

欢迎互相讨论学习，评论看到就会回。