引言
随着全球航空运输业的持续增长，机场的安全性变得越来越重要。机场安检作为航空安全的重要组成部分，主要负责对乘客和行李进行检查，防止危险物品进入机场或飞行器。传统的安检方式多依赖人工检查，效率低下且容易出错。因此，基于深度学习的自动化行李检测系统应运而生，通过计算机视觉技术，自动识别和分类行李中的物品，大大提高了安检的效率与准确性。
YOLO（You Only Look Once）系列算法，由于其高效的目标检测能力，已经成为解决机场安检行李检测问题的首选模型。YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10在速度和精度上均有显著提升，适用于不同的安检场景。本文将详细介绍如何使用YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10进行机场安检行李的自动检测，包括数据集准备、模型训练与优化、UI界面实现等内容，提供一个完整的深度学习解决方案。
1. YOLO系列算法概述
1.1 YOLOv5
YOLOv5是YOLO系列中被广泛使用的版本，采用了PyTorch框架并经过优化，特别是在速度和精度方面取得了较好的平衡。YOLOv5具有高效的网络结构和简洁的API，使得训练和推理更加快速与便捷。
对于机场安检行李检测任务，YOLOv5能够处理复杂的图像，并实时检测和分类行李中的各类物品ÿ
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