摘要：热红外成像能够在低可见光照明条件下记录物体表面热辐射，为隐蔽物品的辅助筛查提供图像信息，但目标热对比不足、衣物影响和背景干扰使检测面临较大困难。
内容简介
围绕上述问题，本文设计基于YOLO26的热红外隐蔽武器检测系统，构建涵盖图像输入、预处理、目标检测、告警展示与人工复核的应用流程。系统以YOLO26n为检测模型，采用迁移学习完成单类别训练；以PyQt5组织三栏交互界面，通过Qt信号与槽连接界面线程和后台推理任务，并集成可配置的CLAHE对比度增强、高斯降噪、中文类别映射及检测记录管理功能。
实验资料对应1741张图像，其中训练集1214张、验证集345张、预留测试集182张。训练在RTX 4070 Ti SUPER平台完成150轮迭代，最优权重的验证结果为Precision 96.9%、Recall 94.2%、mAP@0.5 96.5%、mAP@0.5:0.95 92.1%。界面样例展示了图片、视频和摄像头接入、疑似目标定位、抓拍保存及记录复核流程，同时暴露了数值序列化异常与连续帧告警重复累积问题。本文据此提出记录类型规范化、原子写入和事件合并设计。研究表明，所构建原型形成了检测与复核相衔接的工程流程；其跨场景泛化、独立测试集性能及端到端实时性仍需进一步验证。
文档概述
文档信息
版本：初稿
页数：58页
字数：21994个字
格式：word（可编辑）
图表：20张图、13张表、17个公式
文档目录
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.2.1 深度学习目标检测研究 1
1.2.2 热红外隐蔽目标检测研究 2
1.2.3 图像增强与系统集成研究 2
1.3 研究内容与技术路线 3
1.4 论文组织结构 3
第2章 相关理论与关键技术 4
2.1 热红外图像特征与成像约束 4
2.1.1 热辐射与表面观测 4
2.1.2 对比度与目标尺度 4
2.2 卷积神经网络基础 4
2.2.1 卷积与非线性表示 4
2.2.2 多尺度特征与预测 5
2.3 图像预处理理论 5
2.3.1 归一化与几何变换 5
2.3.2 CLAHE与高斯滤波 6
2.4 目标检测评价指标 6
2.4.1 边界框重叠与匹配 6
2.4.2 AP与多阈值评价 7
2.5 异步处理与数据交换 7
2.6 本章小结 8
第3章 系统需求分析 9
3.1 业务场景与角色 9
3.2 功能需求分析 9
3.2.1 认证与输入控制 9
3.2.2 检测展示与人工复核 10
3.2.3 数据保存与导出 10
3.3 非功能需求分析 11
3.3.1 性能与交互需求 11
3.3.2 可靠性与可维护性需求 11
3.4 任务状态与异常边界 12
3.5 本章小结 12
第4章 系统总体设计 13
4.1 三层总体架构 13
4.2 模块划分与接口设计 14
4.2.1 任务请求与结果对象 14
4.2.2 信号与线程边界 14
4.3 处理流程与状态管理 15
4.3.1 主业务流程 15
4.3.2 缓冲与停止策略 17
4.4 数据持久化与复核设计 17
4.4.1 记录结构与一致性 17
4.4.2 写入事务与失败恢复 18
4.5 用户界面与统计口径设计 18
4.6 本章小结 19
第5章 深度卷积神经网络模型设计 20
5.1 数据集组织与标注 20
5.1.1 数据划分与使用边界 20
5.1.2 YOLO标注格式 21
5.2 YOLO26n网络结构 23
5.2.1 骨干特征提取 23
5.2.2 跨尺度融合与检测头 23
5.3 训练策略与参数配置 24
5.3.1 迁移学习与环境 24
5.3.2 损失与优化过程 25
5.3.3 数据增强与训练控制 25
5.4 验证与模型版本管理 26
5.5 本章小结 26
第6章 系统实现 27
6.1 用户认证与主界面 27
6.1.1 登录和注册界面 27
6.1.2 三栏工作台 28
6.2 多源读取与预处理 29
6.3 后台推理与结果回传 30
6.3.1 模型生命周期 30
6.3.2 中文映射与空结果 30
6.4 图片检测与抓拍保存 31
6.5 检测记录与复核管理 33
6.6 统计概览与数据解释 34
6.7 参数配置与模型输入管理 35
6.8 数值序列化与告警去重 37
6.9 本章小结 37
第7章 实验与结果分析 38
7.1 实验设置与证据口径 38
7.2 收敛过程分析 38
7.3 PR曲线与阈值分析 40
7.4 混淆矩阵与误差解释 41
7.5 推理速度与系统时延 43
7.6 功能样例与异常分析 43
7.6.1 空结果及连续输入 43
7.6.2 持久化错误与重复告警 46
7.7 预处理对照与实验局限 46
7.8 本章小结 47
第8章 总结与展望 48
8.1 研究工作总结 48
8.2 后续研究方向 48
参考文献 49
致谢 50
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项目编号：AI-77-P
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