审稿意见

一、总体评价

《基于YOLOv5算法的屏蔽门防夹检测系统研究》一文旨在利用YOLOv5算法开发地铁屏蔽门防夹检测系统，提高城市轨道交通车站的运营效率和安全性。文章选题具有重要的实际应用价值，研究内容详实，方法科学，结论可信。整体上，文章结构合理，逻辑清晰，但在某些细节和表述上仍有待完善。

二、具体内容评价

研究背景与意义
文章开篇明确指出了地铁屏蔽门与列车门之间间隙存在的安全隐患，以及现有防护措施的不足，进而引出了基于YOLOv5算法的屏蔽门防夹检测系统的研究意义。背景介绍充分，研究意义明确。
算法原理与模型选择
文章详细阐述了YOLOv5算法的原理，包括输入端、基准网络、Neck网络和Head输出层等部分，为后续的模型训练和系统开发提供了理论基础。同时，通过对不同版本的YOLOv5模型（YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l）进行训练和比较，选出了最适合本研究的YOLOv5m模型。这一部分的论述清晰、条理分明。
数据集与模型训练
文章通过现场收集的图片数据，构建了屏蔽门异物识别数据集，并详细描述了数据集的预处理过程和模型训练方法。同时，文章采用了多种评估指标（如精度P、召回率R、均值平均精度PMA@.5等）对模型性能进行了全面评估。数据集构建科学，模型训练过程规范。
系统实现与功能
文章介绍了基于YOLOv5算法的屏蔽门防夹检测系统的设计和实现过程，包括系统功能、GUI界面设计、异物报警机制等。系统具备对单张图片、单个视频、摄像头、视频流以及整个文件夹图片进行目标检测的能力，并在识别到目标物后启动报警机制。系统功能全面，实用性强。
结论与展望
文章总结了研究的主要成果，并对未来研究方向进行了展望。结论部分简明扼要，展望部分具有前瞻性。
三、存在的问题和建议

文献综述不足
文章在引言部分对相关研究进行了简要回顾，但缺乏系统性和深入性。建议作者进一步梳理国内外关于屏蔽门安全检测、目标检测算法在轨道交通领域应用等方面的文献，增强文章的理论基础。
实验细节需完善
在描述模型训练和数据集构建过程时，部分细节不够清晰。例如，应进一步说明数据集的标注规则、训练过程中超参数的选择依据等。这些细节对于读者理解和复现研究过程至关重要。
系统测试与验证
文章虽然介绍了系统的实现和功能，但缺乏对系统实际运行效果的测试和验证。建议作者增加系统在实际场景下的测试案例，评估系统的检测准确率和实时性，以证明系统的可靠性和实用性。
图表规范与清晰度
文章中的部分图表存在清晰度不足、标注不清晰等问题。建议作者对图表进行规范化处理，提高图表的质量和可读性。
四、审稿结论

综上所述，《基于YOLOv5算法的屏蔽门防夹检测系统研究》一文在选题、算法原理、系统实现等方面表现出色，但在文献综述、实验细节、系统测试与验证以及图表规范等方面仍有待完善。建议作者根据审稿意见进行认真修改和完善后，再行投稿。若修改后文章质量达到发表要求，我将推荐发表。