【yolo算法打架行为检测&行人检测】

yolo算法打架行为检测

1. YOLOv8打架识别模型：有研究介绍了基于YOLOv8的打架识别模型，提供了一个包含9000张标注图片的数据集，支持训练和验证。模型可直接使用或按需定制，适用于各种物体检测。

2. YOLOv8深度学习模型：另一项研究提出了基于YOLOv8模型的智能检测系统，用于检测扰乱公共秩序及打架等异常行为。该系统通过大规模的数据集进行训练，以学习多种异常行为的特征，并设计了基于PyQt5的图形用户界面（GUI），使用户能够方便地操作系统。

3. YOLOv8模型性能：在实验中，YOLOv8模型在复杂场景下，如拥挤的人群、光线变化较大的室内外环境中，依然能够对扰乱秩序及打架行为进行精准检测。相比传统的监控方法，该系统的反应速度快，检测精度高。

4. YOLOv8模型网络结构：YOLOv8是Yolo系列模型的最新版本，各种指标全面超越现有对象检测与实例分割模型，借鉴了Yolov5、Yolov6、YoloX等模型的设计优点，在全面提升改进Yolov5模型结构的基础上实现，同时保持了Yolov5工程化简洁易用的优势。

5. 数据集准备与训练：研究中使用了包含各种打架异常行为相关图像的数据集，并通过Labelimg标注工具对每张图像中的目标边框（Bounding Box）及其类别进行标注。然后基于YOLOv8n这种模型进行模型的训练，训练完成后对模型在验证集上的表现进行全面的性能评估及对比分析。

6. YOLOv8在打架行为检测中的应用：YOLOv8模型成功检测到图像中的打架行为，并且推理速度较快，尤其适用于实时行为检测场景。

7. YOLOv8模型的mAP性能：在mAP50和mAP50-95的性能上，YOLOv8模型表现出色，能够精准、高效地识别出打架、非打架以及行走行为，表明该模型适用于高效的实时行为检测。

8. YOLOv8模型的推理速度：该模型每秒能够处理约14.63帧，显示出其推理速度较快，适用于实时检测场景。

• 数据集和模型
• YOLO算法打架行为检测数据集+1万数据集
• YOLOv10算法打架行为检测模型+包含训练好的权重+包含1万多张打架行为检测数据集
• YOLOv5算法打架行为检测模型+1万多张数据集
• YOLOv5算法打架行为检测模型+数据集+pyqt界面
  分两个类别：正常，打架行为；

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nc: 2
names:
- normal
- fight

• 可视化
  

yolo行人检测

• 数据集和模型

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nc: 1
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- person

• 可视化