打架暴力行为检测

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分类专栏： 深度学习宝典 文章标签： 深度学习 打架 暴力
于 2020-12-22 23:54:53 首次发布
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【yolo算法打架行为检测&行人检测】
小秋的博客
09-21 906
【代码】【yolo算法打架行为检测&行人检测】
YOLO8实战：暴力行为检测系统
qq_42681787的博客
08-29 2295
在 yolov1 检测网络之中，一共有24个卷积层，另外还有两个全积层。如图4-11所示。图4-11 yolo网络结构图这里面所内含的卷积层，主要负责对图像的特征捕获采集，而两个全积层则是来处理分析得到图像的预测位置，另外还有类别概率值。从 yolo 模式看来，该网络借鉴了 GoogLeNet 的分类网络结构。
YOLOv11模型开发用于打架行为检测的系统，旨在实时监测和识别视频中打架行为（包含详细的完整的程序和数据）
10-13
内容概要：介绍了基于YOLOv11模型的一种打架行为检测系统的开发流程及其实际应用，覆盖了从环境搭建、数据集准备、模型训练到UI设计等多个方面，最终实现了一款具备友好交互的视频监控与打架行为自动警示工具。此外还探讨了进一步的研究发展方向以及注意要点。 适用人群：适合机器学习工程师、研究人员及安防领域的专业技术人员使用。 使用场景及目标：广泛应用于公共安全监控、事件应急响应等环境中，主要用于发现和警告可能存在的暴力冲突，预防危害发生。 其他说明：通过不断的功能完善和技术革新，这套打架行为检测系统将在多个行业中发挥更重要的作用，有助于社会的和平与秩序维护。
深度学习目标检测使用YOLOv8训练视频行为检测数据集_打斗场景视频数据集 将视频数据集转换为图像帧 使用OpenCV来提取视频中的每一帧
最新发布
2401_86822270的博客
03-02 532
深度学习目标检测使用YOLOv8训练视频行为检测数据集_打斗场景视频数据集 将视频数据集转换为图像帧 使用OpenCV来提取视频中的每一帧
打架识别（AI+Python+PyQt5）（一）
深度学习哪些事
01-09 9071
最近做了一个打架识别的项目，有感于当时开发资料的匮乏，特做一个小结，供大家参考。闲话少叙，看看效果先。
CVPR 2018：剑桥大学等研发“暴力行为”检测系统，用无人机精准识别人群暴力...
weixin_33768481的博客
06-07 1480
该系统使用研究人员编制的“Aerial Violent Individual”数据集来训练。有25个人被召集来演示打斗、刺杀、射击、踢打和掐脖子等动作，得到2000张带注释的图像。每张图片上一般有2到10个人，因此，这个系统现在还不能用于处理非常大的人群。 AVI数据集中的暴力行为，包括掐脖子，拳打，脚踢，射击和刺杀 当系统需要处理的人数更少时，准确率...
打架斗殴监测识别算法 yolov8
燧机科技的博客
08-28 1601
打架斗殴监测识别算法采用yolov8先进的图像处理和机器学习算法框架模型，打架斗殴监测识别算法能够自动识别和分析出打架斗殴的行为特征。一旦系统检测到打架斗殴行为，将自动触发告警。YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说，YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。
基于YOLOv8深度学习的扰乱公共秩序打架异常行为检测系统研究与实现(PyQt5界面+数据集+训练代码)
ZSW1218的博客
11-20 2221
随着智能监控技术和人工智能的发展，基于深度学习的行为检测技术在公共安全和防范领域中发挥着越来越重要的作用。传统的监控系统通常依赖于人工监控，这不仅耗费大量的人力和时间，且容易因为人的疲劳或疏忽而漏检关键的异常行为。而近年来，随着深度学习技术的快速发展，计算机视觉领域涌现出了大量基于深度学习模型的行为识别算法，为公共安全提供了自动化、智能化的解决方案。
智慧安防-毫秒级打架识别
m0_63642362的博客
09-27 1087
基于行人分析工具PP-Human v2的打架识别
暴力行为检测-暴力行为+打架检测训练数据集-含2000个包含暴力或非暴力行为的视频片段.zip
04-07
暴力行为检测_暴力行为+打架检测训练数据集_含2000个包含暴力或非暴力行为的视频片段
YOLO算法打架行为检测数据集+1万数据集
09-21
YOLO算法打架行为检测数据集， 包含1万多张打架行为检测数据集，数据集目录已经配置好，划分好 train，val, test，并附有data.yaml文件，yolov5、yolov7、yolov8，yolov9等算法可以直接进行训练模型，txt格式标签， ...
打架检测-YOLO5-KAPAO
04-02
目前只有PYTHON版本，以后改写C++版本，CPU每帧120毫秒，DNN_OPENCL能加速一倍，采用kapao模型50M，非常小，效果不错
打架识别分类数据集75855张8类别.7z
06-03
数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件 数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数)：75855 分类类别数：8 类别名称:["hit","kick","punch","push","ride_horse","shoot_gun","stand","wave"] 每个类别图片数： hit 图片数：4133 kick 图片数：5950 punch 图片数：8921 push 图片数：10335 ride_horse 图片数：16971 shoot_gun 图片数：9832 stand 图片数：11259 wave 图片数：8454 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理分类存放 更多信息：https://blog.youkuaiyun.com/FL1768317420/article/details/139401917
用于视频中自动暴力检测的数据集
02-24
视频中自动暴力检测的数据集 该存储库包含350个分别标记为“非暴力”和“暴力”的视频剪辑，用于训练和测试用于检测视频中暴力的算法。 专门记录了非暴力剪辑，包括由于快速移动和与暴力行为的相似性而在暴力检测任务中导致误报的行为（拥抱，拍手，狂喜等）。 资料说明 数据集分为两个主要目录，“非暴力”和“暴力”，将包含的剪辑标记为分别显示非暴力行为和暴力行为。 violence-detection-dataset ├─ non-violent │ ├─ cam1 (60 .mp4 clips) │ └─ cam2 (60 .mp4 clips) └─ violent ├─ cam1 (115 .mp4 clips) └─ cam2 (115 .mp4 clips) 目录分为两个子目录“ cam1”和“ cam2”： “非暴力/ cam1”包括60
人群暴力行为视频数据库
04-08
这是一个人群暴力行为的数据库，包括正常人群行为和暴力行为，都是从youtube中下载的，150M。视频清晰度不高，可以用于暴力行为检测研究。
打架行为检测数据集VOC+YOLO格式7327张2类别.7z
09-02
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：7327 标注数量(xml文件个数)：7327 标注数量(txt文件个数)：...
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的暴力行为检测系统（深度学习模型+UI界面+Python代码+训练数据集）
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思绪无限的博客
03-12 2万+
本篇博客介绍了利用深度学习构建暴力行为检测系统的方法，并提供了完整实现代码和数据集下载。该系统基于YOLOv8算法，与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等前代算法进行了性能对比，重点展示了在不同媒介如图像和视频中识别暴力行为的准确性。文章提供了YOLOv8的原理解析、Python代码、训练数据集和基于PySide6的UI。系统功能包括精准检测分类、用户管理、模型切换及UI自定义。旨在为深度学习新手提供指导，文末有代码和数据集下载链接。
【视频打架行为数据集】打斗场景视频数据集简要介绍
牧子川的博客
04-27 2532
该数据集是从包含打架实例的 Youtube 视频中收集的。此外，还包括一些来自常规监控摄像机视频的非打架序列。总共有300个视频，150个打架+150个非打架视频时长在 1秒 - 3秒此外，该数据集还包括各种打斗场景，如用物体击打、踢打、拳击、摔跤，样本中的环境也各不相同，如咖啡馆、街道、公交车等。该数据集中包含 1000 个视频，分为两组：打斗和非打斗。该数据集的场景很固定，均在曲棍球比赛场地。打斗视频：500个非打斗视频：500个视频时长：1秒视频宽：360视频高：288。
暴力检测数据集 | 暴力行为+打架检测训练数据集_含2000个包含暴力或非暴力行为的视频片段
极智视界
04-08 1071
暴力检测数据集 | 暴力行为+打架检测训练数据集_含2000个包含暴力或非暴力行为的视频片段
打架斗殴 行为识别数据集
02-06
### 打架斗殴行为识别数据集 对于打架斗殴行为识别的研究，多个公开可用的数据集提供了丰富的资源来训练和评估算法模型。以下是几个常用的数据集： #### 1. **Violence Detection Dataset (VDDB)** 该数据集由监控摄像头录制的真实场景视频组成，涵盖了多种公共场所中的暴力事件实例。这些视频片段经过精心标注，适合用来开发和测试打架检测系统[^1]。 ```python import cv2 video_path = "path_to_vddb_video.mp4" cap = cv2.VideoCapture(video_path) while(cap.isOpened()): ret, frame = cap.read() if not ret: break # Process frames here for violence detection algorithms ``` #### 2. **FightFlow** FightFlow 数据集专注于捕捉搏击运动中的动作模式，虽然主要针对体育赛事，但也包含了大量可用于分析攻击性和对抗性互动的内容。此数据集中有详细的骨架追踪信息以及对应的标签文件[^3]。 #### 3. **YouTube Violent Flows** 这是一个基于 YouTube 平台收集而来的大型数据集，其中包含了大量的打斗场面剪辑。每一段视频都附带了时间戳级别的注解，指明哪些时间段内发生了实际的身体冲突。由于其多样性高且规模庞大，非常适合用于深度学习方法的研发[^2]。
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