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基于YOLO8的打架斗殴行为检测系统【源码+数据集+文章】

news 2025/9/16 10:08:48

文末附源码下载链接

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开发目的

近年来，公共场所的暴力事件如打架斗殴频发，严重威胁社会治安与公民人身安全，尤其在校园、地铁站、酒吧、广场等人员密集区域，此类突发事件具有极强的突发性与扩散性，若未能及时干预，极易造成恶劣后果。尽管当前视频监控系统已广泛部署，但传统监控仍依赖人工实时值守或事后回溯，难以实现对暴力行为的即时发现与响应，存在反应滞后、人力成本高、监控盲区多等显著局限。为突破这一技术瓶颈，亟需一种能够自动、精准、实时识别异常行为的智能检测手段。

基于YOLOv8的打架斗殴行为检测系统应运而生，该模型作为当前目标检测领域的前沿成果，继承并优化了YOLO系列在速度、精度与泛化能力上的优势，具备强大的动态行为特征捕捉能力，能够在复杂场景下高效识别多人交互中的异常姿态与运动模式。本系统深度融合计算机视觉与深度学习技术，实现了对打架斗殴行为的端到端实时监测与预警，克服了光照变化、遮挡、密集人群等现实干扰因素，支持在边缘设备与云端多种平台稳定运行。

该系统的研发不仅显著提升了公共安全防控的智能化水平，缩短了应急响应时间，还有效降低了安保人力投入，为构建“事前可预警、事中可干预、事后可追溯”的立体化安防体系提供了关键技术支撑，对推动智慧安防、平安城市和智能社会治理具有重要的现实意义与应用价值。

YOLO介绍

YOLOv8：更高效、更精准的目标检测新标杆

YOLOv8由Ultralytics团队于2023年推出，作为YOLO系列的最新成员，它在继承YOLOv5高效架构的基础上，融合了多项前沿技术，在检测精度和推理速度之间实现了更优平衡。本文将从骨干网络（Backbone）、Neck结构以及检测头（Head）三个方面深入解析YOLOv8，并对比其与YOLOv5、YOLOv7相比的关键改进与创新。

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一、YOLOv8网络结构详解

  1. 骨干网络（Backbone）：CSPDarknet 的进化
    YOLOv8沿用了Darknet作为主干特征提取网络，但对CSP（Cross Stage Partial）结构进行了优化升级。与YOLOv5中的CSPDarknet不同，YOLOv8采用了更加高效的梯度流设计，通过重构CSP模块，减少了冗余计算，增强了特征复用能力。此外，YOLOv8在每个卷积层后统一使用SiLU（Swish）激活函数，提升了模型非线性表达能力。同时，摒弃了传统的自动锚框（Anchor Auto-learning）机制，转而采用Anchor-Free的检测范式，简化了训练流程并提升了小目标检测性能。

  2. Neck结构：PANet 的精细化改进
    YOLOv8的Neck部分延续了路径聚合网络（PANet）的思想，但在结构上进行了重要调整。不同于YOLOv5中采用“上采样-拼接-下采样”的标准PAN结构，YOLOv8引入了更简洁高效的“梯形”特征金字塔结构，去除了CBM（Conv-BN-Mish）模块中的BN层冗余设计，改用C2f模块替代原有的C3模块。C2f模块通过更稀疏的跨阶段连接方式，在保持强特征融合能力的同时显著降低了参数量和计算开销，提升了模型整体效率。

  3. 检测头（Head）：解耦头 + Anchor-Free 设计
    YOLOv8采用了完全解耦的检测头（Decoupled Head），将分类任务和回归任务分离为两个独立分支，避免了多任务间的干扰，提升了检测精度。更重要的是，YOLOv8彻底放弃了基于Anchor的检测机制，转向Anchor-Free方案，直接预测目标中心点与边界偏移量。这一改变不仅简化了模型设计，还增强了对不规则或密集目标的适应能力。同时，配合Task-Aligned Assigner正样本分配策略，实现分类分数与定位精度的动态对齐，大幅提升检测质量。

二、YOLOv8 vs YOLOv5 & YOLOv7：核心改进与创新
  1. 相比YOLOv5的提升
  • 结构优化：YOLOv8采用C2f模块替代C3模块，增强梯度传播，减少参数量；
  • 激活函数统一：全网使用SiLU激活函数，提升收敛速度与稳定性；
  • 检测头革新：引入解耦头与Anchor-Free设计，摆脱先验框限制；
  • 标签分配策略升级：采用Task-Aligned Assigner，优于YOLOv5的SimOTA，提升正样本选择质量。
  1. 相比YOLOv7的差异化优势
  • 架构简洁性：YOLOv8未采用YOLOv7中复杂的E-ELAN、可编程梯度信息（PGI）等复杂模块，更易于部署与迁移；
  • 训练效率更高：YOLOv8无需辅助头（Auxiliary Head）进行多阶段训练，端到端训练更稳定快速；
  • 工程友好性：继承YOLOv5的良好工程实践，支持ONNX、TensorRT等格式导出，部署便捷；
  • 性能全面领先：在相同规模下，YOLOv8在COCO数据集上的mAP和推理速度均优于YOLOv7。
总结

YOLOv8并非简单的版本迭代，而是一次面向工业落地的深度优化。它在骨干网络中强化特征复用，在Neck结构中追求高效融合，在检测头上实现解耦与无锚化，全面提升了检测性能与部署灵活性。相较于YOLOv5，它更具先进性；相比YOLOv7，它更注重实用性与泛化能力。YOLOv8凭借其出色的精度-速度权衡，已成为当前目标检测领域最具竞争力的模型之一。

系统设计

数据集

(1) 数据集基本情况

本项目所使用的数据集为专门用于打架斗殴行为识别的图像数据集，全部图片均已标注完毕，适用于YOLO系列目标检测模型训练。根据获取的信息：

  • 数据来源：该数据集由公开监控视频与网络行为数据整理而来，经过筛选和清洗后构建而成，主要用于异常行为识别研究。
  • 图片数量：
    • 训练集：2291张
    • 验证集：540张
  • 类别信息：共包含1个类别，即 fight（打架斗殴）。
  • 标注格式：每张图片对应一个 .txt 标注文件，符合YOLO目标检测的标准格式。
  • 可用性验证：该数据集已实际测试可用于YOLOv8s模型训练，实测 mAP@50 达到 86.3%，表明其具有较高的可用性和检测精度。

所有数据无需额外处理即可直接用于模型训练，极大提升了开发效率。
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(2) 数据集处理

在原始图像收集完成后，我们采用 LabelMe 工具进行手动标注。LabelMe 是一款开源的图形化图像标注工具，支持多边形、矩形等多种标注方式，适合复杂场景下的目标框标注。

标注流程如下：
  1. 使用 labelme 打开图像；
  2. 使用矩形框选中打架人物区域；
  3. 设置标签为 fight；
  4. 导出为 JSON 文件。

随后，通过自定义脚本将 LabelMe 生成的 JSON 文件批量转换为 YOLO 支持的文本格式（.txt），每个 .txt 文件内容如下：

class_id center_x center_y width height

其中：

  • class_id：类别索引（从0开始），此处为 0（代表 fight）；
  • center_x, center_y：归一化后的边界框中心坐标；
  • width, height：归一化后的边界框宽高。

示例：0 0.45 0.67 0.23 0.31

这种格式是YOLO系列模型训练所必需的标准输入格式，确保了模型能够正确读取并学习目标位置与类别信息。

模型训练

为了实现高效的打架斗殴行为检测，我们选用当前最先进的 YOLOv8 模型架构，并使用 Ultralytics 提供的官方实现进行训练。

安装 Ultralytics

首先安装 ultralytics 库：

pip install ultralytics

该库封装了YOLOv8的所有功能，包括训练、验证、推理和导出，接口简洁高效。

训练代码编写

创建配置文件 data.yaml，内容如下：

train: /path/to/train/images
val: /path/to/val/imagesnc: 1
names: ['fight']

启动训练命令（Python脚本或CLI均可）：

from ultralytics import YOLO# 加载预训练模型
model = YOLO('yolov8s.pt')# 开始训练
results = model.train(data='data.yaml',epochs=100,imgsz=640,batch=16,name='yolov8_fight_detection'
)
超参数设置说明

Ultralytics 在训练过程中允许高度自定义超参数，以下是关键超参数及其含义与推荐取值：

超参数取值示例含义说明
epochs100训练轮数，控制模型学习迭代次数
batch16每批次输入图像数量，影响内存占用与梯度稳定性
imgsz640输入图像尺寸（H×W），越大细节越丰富但计算量增加
optimizer‘SGD’ 或 ‘Adam’优化器类型，默认SGD适用于大多数情况
lr00.01初始学习率，过大易震荡，过小收敛慢
lrf0.01最终学习率与初始学习率的比值（余弦退火）
momentum0.937SGD动量因子，提升收敛速度
weight_decay0.0005L2正则化系数，防止过拟合
warmup_epochs3.0学习率热身阶段的epoch数
warmup_momentum0.8热身期间使用的动量值
box, cls, dfl7.5, 0.5, 1.5损失函数中各部分权重（回归、分类、分布焦点损失）
fl_gamma0.0Focal Loss gamma 参数，用于难样本挖掘
hsv_h, hsv_s, hsv_v0.015, 0.7, 0.4图像色调、饱和度、明度增强范围
degrees, translate, scale, shear0.0, 0.1, 0.5, 0.0数据增强中的几何变换参数

这些参数可根据具体任务调整以获得最佳性能。例如，在本项目中由于数据集较小，适当增强了数据增强策略以提高泛化能力。

训练后评估

模型训练完成后，必须对其进行科学评估，以判断其在真实场景中的表现能力。评估不仅能反映模型精度，还能帮助发现潜在问题（如过拟合、漏检等）。

常用评价指标介绍
1. PR曲线（Precision-Recall Curve）

PR曲线描述的是精确率（Precision） 与 召回率（Recall） 之间的关系。

  • Precision（精确率）：预测为正类中确实是正类的比例
    P=TPTP+FPP = \frac{TP}{TP + FP} P=TP+FPTP​

  • Recall（召回率）：真实正类中被正确预测的比例
    R=TPTP+FNR = \frac{TP}{TP + FN} R=TP+FNTP​

其中：

  • TP：真正例（正确检测出打架）
  • FP：假正例（误报为打架）
  • FN：假反例（未检测出打架）

PR曲线越靠近右上角，说明模型性能越好。

2. mAP（mean Average Precision）

mAP 是目标检测中最核心的综合评价指标，表示各类别AP的平均值。对于单类别（fight），mAP 就等于 AP。

  • AP：PR曲线下面积（AUC），通常在不同IoU阈值下计算，如：
    • mAP@0.5：IoU阈值为0.5时的AP
    • mAP@0.5:0.95：多个IoU阈值（0.5~0.95步进0.05）下的平均AP

数学表达式为：
AP=∫01P(R)dRAP = \int_0^1 P(R) \, dR AP=∫01​P(R)dR
实际中通过插值法近似计算。

本项目中，YOLOv8s 模型在验证集上达到了 mAP@50 = 86.3%，表明模型具备较强的打架行为识别能力。

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模型推理

完成训练后，使用训练好的模型对新图像和视频进行推理。以下为基于 ultralytics 的推理代码实现。

图片推理
from ultralytics import YOLO
from PIL import Image# 加载模型
model = YOLO('runs/detect/yolov8_fight_detection/weights/best.pt')# 加载图像
image = Image.open('test.jpg')# 推理
results = model.predict(source=image, conf=0.25, iou=0.45)# 可视化结果
annotated_img = results[0].plot()
annotated_img = Image.fromarray(annotated_img[:, :, ::-1])  # BGR to RGB
annotated_img.show()
视频推理
# 推理视频
results = model.predict(source='input_video.mp4',conf=0.25,iou=0.45,save=True,           # 保存结果视频project='output/',name='fight_result'
)

上述代码会自动输出带检测框的结果视频，便于后续分析。

系统UI设计

本系统采用 Streamlit 框架搭建交互式Web界面，极大简化了前端开发流程，使开发者可以专注于算法逻辑。

Streamlit 框架优点
  • 简单易用：纯Python编写，无需HTML/CSS/JS知识；
  • 快速部署：一行命令 streamlit run app.py 即可启动本地服务；
  • 组件丰富：提供按钮、滑块、文件上传、视频播放等UI控件；
  • 实时渲染：支持动态更新页面内容，适合AI推理展示；
  • 响应式布局：适配PC与移动端浏览。
结合代码说明UI实现

根据提供的源码，系统主要结构如下：

st.set_page_config(page_title="基于YOLO8的打架斗殴检测系统", layout="centered")

设置网页标题和居中布局。

登录注册模块

系统加入简单的身份认证机制：

  • 用户需先注册账号；
  • 登录后进入主界面；
  • 区分“管理员”与“游客”权限（管理员可查看详细检测表格）。
配置面板（侧边栏）
model_type = st.sidebar.selectbox("选取模型", MODEL_LIST)
confidence = st.sidebar.slider("调整置信度", 10, 100, 25) / 100
iou = st.sidebar.slider("调整iou", 10, 100, 45) / 100
source = st.sidebar.radio('检测类型', ['图片检测', '视频检测', '本地摄像头检测'])

用户可通过滑块调节置信度与IoU阈值，灵活控制检测灵敏度。

多模式检测支持
  • 图片检测：上传图片 → 显示原图与检测结果 → 输出检测详情表；
  • 视频检测：上传MP4文件 → 实时逐帧推理 → 页面动态刷新检测画面；
  • 摄像头检测：调用本地摄像头（cv2.VideoCapture(0)）→ 实时流式检测。

所有结果显示均通过 st.image() 和 st.video() 实现，结合OpenCV处理帧图像，流畅展示检测效果。

此外，系统隐藏了Streamlit默认的菜单与页脚：

hide_streamlit_style = """<style>MainMenu {visibility: hidden;}footer {visibility: hidden;}header {visibility: hidden;}</style>"""
st.markdown(hide_streamlit_style, unsafe_allow_html=True)

提升整体视觉专业性。

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系统功能

基于所提供的完整代码，本打架斗殴检测系统具备以下核心功能：

  1. 用户身份管理

    • 支持用户注册与登录；
    • 分级权限控制（管理员可查看详细数据表格，游客仅能查看结果图像）；

  2. 多模型选择

    • 支持加载多种YOLOv8模型（如 yolov8n, yolov8s, yolov8m 等），可在侧边栏自由切换；

  3. 置信度与IoU阈值调节

    • 提供滑块实时调整 conf 与 iou 参数，动态影响检测结果；

  4. 三种检测模式

    • 图片检测：支持上传 JPG/PNG 格式图片，返回标注结果及检测对象统计；
    • 视频检测：上传 MP4 视频文件，逐帧推理并实时播放检测画面；
    • 摄像头实时检测：调用本地摄像头进行现场行为监控，适用于安防场景；

  5. 结果可视化与数据输出

    • 图像/视频结果叠加边界框与标签；
    • 表格形式展示每帧检测的序号、类别、置信度、坐标信息；
    • 管理员权限下可编辑查看完整数据表；

  6. 高性能推理支持

    • 基于 ultralytics YOLO 实现高效推理；
    • 支持GPU加速（若环境配置CUDA）；
    • 视频帧率控制（如每2帧处理一次）以平衡实时性与资源消耗；

  7. 易部署与可扩展性强

    • 整体代码结构清晰，模块化设计（app.py, utils.py, config.py）；
    • 可轻松集成到校园、地铁、监狱等公共安全监控系统中。

总结

综上所述，本系统成功构建了一套基于YOLOv8的打架斗殴行为智能检测解决方案，实现了从数据准备、模型训练、性能评估到实际部署的全流程闭环。依托YOLOv8在精度与速度上的卓越表现，系统能够在复杂现实场景中准确识别打架行为，具备高mAP@50（达86.3%）的检测能力，并支持多平台实时推理。通过Streamlit搭建的交互式界面，系统提供了友好的用户体验，涵盖身份认证、参数调节、多模态输入（图片、视频、摄像头）等功能，满足不同用户的操作需求。

更重要的是，该系统不仅是一个技术原型，更具备显著的现实应用价值。它有效弥补了传统监控依赖人工的短板，实现了“主动发现、实时预警”的智能化升级，为公共安全管理提供了强有力的技术支撑。未来可进一步拓展至更多异常行为识别场景（如跌倒、聚集、持械等），并与报警系统、调度平台联动，形成完整的智能安防生态。本项目的实施标志着AI在社会治理领域的深度渗透，也为构建更安全、更智慧的城市环境提供了可行路径。

另外，限于本篇文章的篇幅，无法一一细致讲解系统原理、项目代码、模型训练等细节，需要数据集、项目源码、训练代码、系统原理说明文章的小伙伴可以从下面的链接中下载：
YOLO8打架斗殴行为检测系统

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