一种基于改进YOLOv8的X光安检图像危险品分割与检测系统

本发明属于目标检测技术领域，具体涉及一种基于改进YOLOv8的X光安检图像危险品分割与检测系统。该方法依次执行以下步骤：获取X光安检图像数据集，并按比例划分为训练集和测试集；对YOLOv8‑seg架构进行改进，针对主干网络和颈部网络的卷积层进行优化，通过结合空间深度转换卷积(Space‑to‑Depth Convolution,SPD‑Conv)来增强对主干网络和颈部网络特征的提取能力，从而提高对小型目标、遮挡物体及复杂背景下危险品的分割精度，提升模型对X光安检图像危险品的检测能力。本发明通过结合SPD‑Conv模块改进YOLOv8‑seg算法，能够在复杂背景下对交通枢纽的X光安检图像中的危险品进行精确分割和检测，显著提高了检测能力，为优化安检流程提供了有力的技术支持。