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【完整源码+数据集+部署教程】打架斗殴暴力行为检测系统源码和数据集：改进yolo11-CSP-EDLAN

news 2025/10/13 17:09:07

背景意义

研究背景与意义

随着社会的快速发展，暴力行为的频发已成为全球范围内亟待解决的社会问题。打架斗殴等暴力行为不仅对个人的身心健康造成了严重影响，也对社会的安全稳定构成了威胁。因此，如何有效地监测和识别这些暴力行为，成为了计算机视觉领域的重要研究方向之一。近年来，深度学习技术的迅猛发展为暴力行为检测提供了新的解决方案，尤其是基于YOLO（You Only Look Once）系列的目标检测算法，因其高效性和实时性而受到广泛关注。

本研究旨在基于改进的YOLOv11算法，构建一个高效的打架斗殴暴力行为检测系统。该系统的核心在于利用先进的计算机视觉技术，实时分析视频监控画面中的暴力行为，从而为公共安全提供有效的技术支持。为了实现这一目标，我们采用了一个专门针对暴力行为的数据集，该数据集包含4295张经过精确标注的图像，所有图像均以YOLOv8格式进行注释，确保了数据的准确性和可用性。

通过对数据集的深入分析，我们发现其涵盖了丰富的暴力行为场景，且经过了一系列的预处理和增强技术处理，能够有效提升模型的泛化能力和鲁棒性。研究中，我们将对YOLOv11算法进行改进，以提高其在复杂环境下的检测精度和速度。这不仅有助于提升暴力行为检测的准确性，也为相关领域的研究提供了新的思路和方法。

综上所述，基于改进YOLOv11的打架斗殴暴力行为检测系统的研究，不仅具有重要的理论意义，还有助于推动智能监控技术的发展，为社会的安全管理提供有力的技术保障。

图片效果

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数据集信息

本项目数据集信息介绍

本项目旨在改进YOLOv11模型，以实现高效的打架斗殴暴力行为检测系统。为此，我们构建了一个专门针对暴力行为检测的数据集。该数据集的主题围绕“violence detection”，旨在为模型提供丰富的训练样本，以提高其在真实场景中的识别能力。数据集中包含的类别数量为1，具体类别为“Violence”，这意味着我们将重点关注暴力行为的识别，而不涉及其他类型的行为。这一单一类别的设定有助于模型在特定任务上的精准训练，确保其能够在复杂的环境中有效地识别和区分暴力行为。

在数据集的构建过程中，我们收集了大量与暴力行为相关的视频和图像素材，这些素材涵盖了多种场景和情境，包括街头打斗、家庭争吵以及其他形式的暴力冲突。为了保证数据的多样性和代表性，我们从不同的来源获取了数据，确保样本在时间、地点和参与者等方面的多样性。这种多样性不仅增强了模型的泛化能力，也使其在面对不同类型的暴力行为时能够保持较高的准确率。

此外，为了提高数据集的标注质量，我们采用了严格的标注流程，确保每一帧图像或视频片段都经过专业人员的仔细审核和标注。这一过程不仅提高了数据集的可靠性，也为后续的模型训练提供了坚实的基础。通过这种方式，我们期望构建一个高质量的数据集，以支持YOLOv11模型在暴力行为检测任务中的应用，从而为公共安全和社会治理提供有力的技术支持。
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核心代码


```python
"""
实现概念验证网络：StarNet。我们将StarNet设计得尽可能简单，以展示逐元素乘法的关键贡献：- 网络设计中没有层缩放，- 训练过程中没有EMA，- 这些都会进一步提高性能。创建者：Xu Ma (邮箱: ma.xu1@northeastern.edu)
修改日期：2024年3月29日
"""import torch
import torch.nn as nn
from timm.models.layers import DropPath, trunc_normal_# 定义模型的可用名称
__all__ = ['starnet_s050', 'starnet_s100', 'starnet_s150', 'starnet_s1', 'starnet_s2', 'starnet_s3', 'starnet_s4']# 模型权重的下载链接
model_urls = {"starnet_s1": "https://github.com/ma-xu/Rewrite-the-Stars/releases/download/checkpoints_v1/starnet_s1.pth.tar","starnet_s2": "https://github.com/ma-xu/Rewrite-the-Stars/releases/download/checkpoints_v1/starnet_s2.pth.tar","starnet_s3": "https://github.com/ma-xu/Rewrite-the-Stars/releases/download/checkpoints_v1/starnet_s3.pth.tar","starnet_s4": "https://github.com/ma-xu/Rewrite-the-Stars/releases/download/checkpoints_v1/starnet_s4.pth.tar",
}# 定义卷积层和批归一化的组合
class ConvBN(torch.nn.Sequential):def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_size=1, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, with_bn=True):super().__init__()# 添加卷积层self.add_module('conv', torch.nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size, stride, padding, dilation, groups))# 如果需要，添加批归一化层if with_bn:self.add_module('bn', torch.nn.BatchNorm2d(out_planes))# 初始化批归一化的权重和偏置torch.nn.init.constant_(self.bn.weight, 1)torch.nn.init.constant_(self.bn.bias, 0)# 定义StarNet中的基本块
class Block(nn.Module):def __init__(self, dim, mlp_ratio=3, drop_path=0.):super().__init__()# 深度可分离卷积self.dwconv = ConvBN(dim, dim, 7, 1, (7 - 1) // 2, groups=dim, with_bn=True)# MLP的两个线性变换self.f1 = ConvBN(dim, mlp_ratio * dim, 1, with_bn=False)self.f2 = ConvBN(dim, mlp_ratio * dim, 1, with_bn=False)self.g = ConvBN(mlp_ratio * dim, dim, 1, with_bn=True)self.dwconv2 = ConvBN(dim, dim, 7, 1, (7 - 1) // 2, groups=dim, with_bn=False)self.act = nn.ReLU6()  # 激活函数self.drop_path = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity()  # 随机深度def forward(self, x):input = x  # 保存输入x = self.dwconv(x)  # 深度可分离卷积x1, x2 = self.f1(x), self.f2(x)  # MLP的两个输出x = self.act(x1) * x2  # 逐元素乘法x = self.dwconv2(self.g(x))  # 经过第二个卷积层x = input + self.drop_path(x)  # 残差连接return x# 定义StarNet模型
class StarNet(nn.Module):def __init__(self, base_dim=32, depths=[3, 3, 12, 5], mlp_ratio=4, drop_path_rate=0.0, num_classes=1000, **kwargs):super().__init__()self.num_classes = num_classesself.in_channel = 32# stem层self.stem = nn.Sequential(ConvBN(3, self.in_channel, kernel_size=3, stride=2, padding=1), nn.ReLU6())dpr = [x.item() for x in torch.linspace(0, drop_path_rate, sum(depths))]  # 随机深度# 构建各个阶段self.stages = nn.ModuleList()cur = 0for i_layer in range(len(depths)):embed_dim = base_dim * 2 ** i_layer  # 当前层的嵌入维度down_sampler = ConvBN(self.in_channel, embed_dim, 3, 2, 1)  # 下采样层self.in_channel = embed_dimblocks = [Block(self.in_channel, mlp_ratio, dpr[cur + i]) for i in range(depths[i_layer])]  # 添加Blockcur += depths[i_layer]self.stages.append(nn.Sequential(down_sampler, *blocks))  # 将下采样和Block组合self.channel = [i.size(1) for i in self.forward(torch.randn(1, 3, 640, 640))]  # 计算输出通道self.apply(self._init_weights)  # 初始化权重def _init_weights(self, m):# 权重初始化if isinstance(m, (nn.Linear, nn.Conv2d)):trunc_normal_(m.weight, std=.02)  # 正态分布初始化if isinstance(m, nn.Linear) and m.bias is not None:nn.init.constant_(m.bias, 0)  # 偏置初始化为0elif isinstance(m, (nn.LayerNorm, nn.BatchNorm2d)):nn.init.constant_(m.bias, 0)  # 偏置初始化为0nn.init.constant_(m.weight, 1.0)  # 权重初始化为1def forward(self, x):features = []  # 特征列表x = self.stem(x)  # 经过stem层features.append(x)  # 保存特征for stage in self.stages:x = stage(x)  # 经过每个阶段features.append(x)  # 保存特征return features  # 返回所有特征# 定义不同规模的StarNet模型
def starnet_s1(pretrained=False, **kwargs):model = StarNet(24, [2, 2, 8, 3], **kwargs)  # 定义模型if pretrained:url = model_urls['starnet_s1']  # 下载预训练权重checkpoint = torch.hub.load_state_dict_from_url(url=url, map_location="cpu")model.load_state_dict(checkpoint["state_dict"], strict=False)  # 加载权重return modeldef starnet_s2(pretrained=False, **kwargs):model = StarNet(32, [1, 2, 6, 2], **kwargs)if pretrained:url = model_urls['starnet_s2']checkpoint = torch.hub.load_state_dict_from_url(url=url, map_location="cpu")model.load_state_dict(checkpoint["state_dict"], strict=False)return modeldef starnet_s3(pretrained=False, **kwargs):model = StarNet(32, [2, 2, 8, 4], **kwargs)if pretrained:url = model_urls['starnet_s3']checkpoint = torch.hub.load_state_dict_from_url(url=url, map_location="cpu")model.load_state_dict(checkpoint["state_dict"], strict=False)return modeldef starnet_s4(pretrained=False, **kwargs):model = StarNet(32, [3, 3, 12, 5], **kwargs)if pretrained:url = model_urls['starnet_s4']checkpoint = torch.hub.load_state_dict_from_url(url=url, map_location="cpu")model.load_state_dict(checkpoint["state_dict"], strict=False)return model# 定义非常小的网络
def starnet_s050(pretrained=False, **kwargs):return StarNet(16, [1, 1, 3, 1], 3, **kwargs)def starnet_s100(pretrained=False, **kwargs):return StarNet(20, [1, 2, 4, 1], 4, **kwargs)def starnet_s150(pretrained=False, **kwargs):return StarNet(24, [1, 2, 4, 2], 3, **kwargs)