社区安防异常检测系统开发全指南：基于YOLOv8+ResNet的深度学习实战

社区安防异常检测系统开发全流程解析与实战

一、项目概述与技术选型

社区安防异常检测系统需要实现以下核心功能：

1. 人员异常行为识别（跌倒、聚集等）
2. 车辆异常状态检测（违规停车、可疑徘徊）
3. 环境风险预警（火灾、水浸）

技术选型对比：

方法	准确率	实时性	硬件成本
传统CV	65-75%	高	低
深度学习	85-95%	中高	中
混合方案	90%+	中	高

本方案采用YOLOv8+ResNet混合架构，在Edge TPU设备上实现高效推理。

二、数据准备与预处理

2.1 数据采集规范

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