完整代码+可直接运行界面：下载链接：课堂异常行为监测系统（完整代码，可直接运行，也可以更换自己的数据集运行！亲测好用！毕设）（YoloV8V11都有，可自行切换）（包含完整的PYQT5编写的界面）资源-CSDN文库
一、引言
在当今社会，安全问题日益受到关注，异常行为检测在众多领域，如公共安全监控、工业生产安全、智能家居等，都有着至关重要的应用。传统的视频监控系统往往依赖人工实时查看，效率低下且容易出现疏漏。随着计算机视觉技术的飞速发展，基于深度学习的目标检测算法为异常行为检测提供了更加高效、准确的解决方案。YOLO（You Only Look Once）系列算法以其快速高效的目标检测能力，成为了异常行为检测领域的热门选择。本文将详细介绍如何基于 YOLOv8 和 YOLO11 构建一个异常行为检测系统，并结合代码进行深入分析。
二、YOLOv8 与 YOLO11 技术原理
2.1 YOLOv8 技术亮点
YOLOv8 由 Ultralytics 开发，是 YOLO 系列的重要迭代版本。它提供了全新的模型架构，包括目标检测的 P5 和 P6 网络结构，以及基于 YOLACT 的实例分割模型。在模型结构上，YOLOv8 将 YOLOv5 的 C3 结构改进为 C2f 结构，这种改进使得模型具有更丰富的梯度流，能够更好地促进特征学习，提升了不同尺度下的检测性能。
在性能方面，YOLOv8 在 COCO 数据集上表现出色。不同规模的模型，如 YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m 等，在准确性和推理速度上都有良好的平衡。例如，YOLOv8x 在目标检测任务中能达到 53.9 的平均精度均值（mAP），同时还能保持较高的推理速度，满足实时检测的需求。
2.2 YOLO11 创新突破
YOLO11 是 YOLO 系列的最新成果，采用了 Transformer-based backbone，能够更好地捕捉长距离依赖关系，显著提升了小目标的检测能力。其颈部网络采用 PAN 架构并集成 c3k2 单元，优化了不同尺度特征之间的传递效率。检测头在分类分支中采用深度可分离卷积，减少了计算量，提高了模型的计算效率。
在性能上，YOLO11 具有显著优势。它的推理速度能达到每秒 60 帧，相比 YOLOv10 延迟降低了 25%-40%，成为目前最快的目标检测模型之一。在 COCO 数据集上，YOLO11x 的 mAP 得分高达 54.7%，且参数更少，在提高计算效率的同时，保证了检测的准确性。
三、异常行为检测系统设计思路
3.1 系统整体架构
异常行为检测系统主要由数据输入模块、目标检测模块、行为分析模块和结果输出模块组成。数据输入模块负责获取视频或图像数据，可以来自摄像头、视频文件等。目标检测模块使用 YOLOv8 或 YOLO11 对输入数据进行目标检测，识别出人员、物体等目标。行为分析模块根据检测到的目标信息，分析其运动轨迹、姿态等特征，判断是否存在异常行为。结果输出模块将异常行为信息以可视化的方式展示给用户，如在视频上标注异常区域、发出警报等。
3.2 异常行为判断规则
异常行为的判断规则可以根据具体的应用场景进行定义。例如，在公共安全监控场景中，奔跑、摔倒、打架等行为可以被定义为异常行为；在工业生产场景中，人员进入危险区域、违规操作设备等行为可以被视为异常行为。判断规则可以基于目标的运动速度、方向、姿态变化等特征来制定。
四、代码实现详解
4.1 环境搭建
首先，需要安装必要的库，包括ultralytics（用于使用 YOLOv8 和 YOLO11 模型）、OpenCV（用于视频和图像的处理）、PyQt5（用于构建用户界面）等。可以使用以下命令进行安装：
bash
pip install ultralytics opencv-python pyqt5
4.2 目标检测代码示例
以下是一个使用 YOLOv8 进行目标检测的简单代码示例：
python
from ultralytics import YOLO
import cv2# 加载YOLOv8模型
model = YOLO('yolov8n.pt')# 读取视频文件
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if ret:# 使用模型进行目标检测results = model(frame)# 获取检测结果annotated_frame = results[0].plot()# 显示检测结果cv2.imshow('YOLOv8 Inference', annotated_frame)# 按 'q' 键退出循环if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakelse:break# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
4.3 异常行为分析代码示例
在目标检测的基础上，我们可以添加异常行为分析的代码。以下是一个简单的示例，用于检测人员的奔跑行为：
python
import cv2
from ultralytics import YOLO
import numpy as np# 加载YOLOv8模型
model = YOLO('yolov8n.pt')# 读取视频文件
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')# 初始化上一帧的人员位置
prev_positions = []while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if ret:# 使用模型进行目标检测results = model(frame)boxes = results[0].boxes.cpu().numpy()current_positions = []for box in boxes:if box.cls[0] == 0: # 假设类别0为人x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0].astype(int)center_x = (x1 + x2) // 2center_y = (y1 + y2) // 2current_positions.append((center_x, center_y))# 计算人员的位移if prev_positions:for prev_x, prev_y in prev_positions:distance = np.sqrt((center_x - prev_x) ** 2 + (center_y - prev_y) ** 2)if distance > 50: # 假设位移超过50像素为奔跑cv2.putText(frame, 'Running', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2)prev_positions = current_positions# 显示检测结果cv2.imshow('YOLOv8 Inference', frame)# 按 'q' 键退出循环if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakelse:break# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
4.4 PyQt5 用户界面代码示例
为了方便用户操作和查看检测结果，我们可以使用 PyQt5 构建一个简单的用户界面：
python
import sys
import cv2
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QVBoxLayout, QPushButton
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap
from PyQt5.QtCore import QTimer
from ultralytics import YOLOclass MainWindow(QWidget):def __init__(self):super().__init__()# 加载YOLOv8模型self.model = YOLO('yolov8n.pt')# 初始化UIself.initUI()# 初始化视频捕获self.cap = Noneself.timer = QTimer(self)self.timer.timeout.connect(self.update_frame)def initUI(self):self.setWindowTitle('异常行为检测系统')self.setGeometry(100, 100, 800, 600)self.label = QLabel(self)self.label.setGeometry(10, 10, 780, 500)self.start_button = QPushButton('开始检测', self)self.start_button.clicked.connect(self.start_detection)self.stop_button = QPushButton('停止检测', self)self.stop_button.clicked.connect(self.stop_detection)self.stop_button.setEnabled(False)layout = QVBoxLayout()layout.addWidget(self.label)layout.addWidget(self.start_button)layout.addWidget(self.stop_button)self.setLayout(layout)def start_detection(self):self.cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')self.timer.start(30)self.start_button.setEnabled(False)self.stop_button.setEnabled(True)def stop_detection(self):if self.cap:self.cap.release()self.timer.stop()self.start_button.setEnabled(True)self.stop_button.setEnabled(False)def update_frame(self):ret, frame = self.cap.read()if ret:# 使用模型进行目标检测results = self.model(frame)annotated_frame = results[0].plot()height, width, channel = annotated_frame.shapebytesPerLine = 3 * widthqImg = QImage(annotated_frame.data, width, height, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()pixmap = QPixmap.fromImage(qImg)self.label.setPixmap(pixmap)if __name__ == '__main__':app = QApplication(sys.argv)win = MainWindow()win.show()sys.exit(app.exec_())
五、总结与展望
通过上述代码实现，我们构建了一个基于 YOLOv8 的异常行为检测系统。该系统结合了目标检测和异常行为分析功能，并使用 PyQt5 构建了用户界面，方便用户操作和查看检测结果。
在未来的工作中，我们可以进一步优化系统性能。例如，使用 YOLO11 模型代替 YOLOv8，以提高检测的准确性和速度。同时，可以引入更复杂的异常行为判断规则，如基于姿态估计的摔倒检测、基于目标跟踪的轨迹分析等，以提高异常行为检测的准确性和可靠性。此外，还可以将系统部署到边缘设备上，实现实时的本地检测，减少数据传输和处理的延迟。