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基于YOLOv3的危险物品检测模型研究与改进

来源 :兰州大学 | 被引量 : 16次 | 上传用户：Blue0220

【摘 要】

：

安检工作事关公共安全、社会稳定和人民的生命财产安全,其时效性和准确性尤为重要。在火车站、机场等许多公共场所,人流量大,且携带的行李、物品种类繁多,安检工作压力很大。目前,国内外的主要安检手段是X光安检仪辅助人工检查,安检人员依靠肉眼从X光安检图像中鉴别危险物品,这种方法耗时耗力且可靠性较差。本文根据X光安检仪的特点和工作流程,结合目标检测技术的发展现状,将危险物品检测任务和基于深度学习的目标检测模

【作 者】

：

徐晨玉 

【出 处】

：

兰州大学

【发表日期】

：

2019年01期

【关键词】

：

危险物品检测 YOLOv3 数据预处理 DenseNet 边框选择 

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