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申请/专利权人：江苏海洋大学;连云港鲸鸣信息科技有限公司
摘要：本发明提出了一种基于BC‑YOLOv5的违禁品目标检测方法，以往的研究主要是行李包裹安全检查主要依靠安检人员观察、分析X光安检机扫描得到的图像，判断行李中是否夹带易燃易爆物、管制刀具等违禁品，会存在漏判的现象。为了解决这个问题，提出一种基于改进型YOLOv5的违禁品检测模型。通过使用BottleneckCSP模块用于提高多尺度目标的精度，交叉卷积模块用于减少参数数量并提高模型的推理速度。图像通过自动定向和调整大小进行预处理。然后，将处理后的图像输入BC‑YOLOv5以提取其深层特征。
主权项：1.一种基于BC-YOLOv5的违禁品目标检测方法，其特征在于，具体步骤如下：S1：使用一个基础模型YOLOv5，用于实时目标检测，并能在不同尺度上检测目标；S2：提出基于BC-YOLOv5的模型，通过使用BottleneckCSP模块用于提高多尺度目标的精度；S3：提出使用交叉卷积模块，用于减少参数数量并提高模型的推理速度；S4：提出图像处理方法，通过自动定向和调整大小进行预处理。S5：引入改进GIoU作为边界框回归的损失函数，提升对小型目标检测的精度，提供更准确、更稳定的违禁品检测。
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权利要求：
百度查询： 江苏海洋大学 连云港鲸鸣信息科技有限公司 一种基于BC-YOLOv5的违禁品目标检测方法
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