基于YOLOv8的打架斗殴暴力行为智能识别项目源码（目标检测）
本项目是一款基于 YOLOv8 的智能视频分析系统，专注于 打架、斗殴及暴力行为的自动识别，集成了易用的 PyQt5 图形界面工具，适用于图片、视频、文件夹批量处理以及实时摄像头监控。
项目亮点：
🔹 完整源码：YOLOv8 模型训练代码、权重文件、数据集（带标注）
🔹 开箱即用：无需额外配置，即可运行检测程序
🔹 多输入方式支持：单张图片、批量图片、视频文件、实时摄像头
🔹 可扩展性强：适合科研、安防、校园或企业监控场景
源码获取：文末哔哩哔哩视频简介处下载
项目摘要
本系统结合 YOLOv8检测模型 与 PyQt5界面工具，不仅提供完整训练流程，还支持自定义数据集训练，帮助用户快速搭建 开箱即用的打架斗殴行为识别系统。
核心优势：
- 快速部署：即下载源码即可使用
- 高精度识别：基于YOLOv8的检测模型实现准确的行为识别
- 可视化操作：PyQt5图形界面，操作简便直观
- 数据可扩展：可在原有数据集基础上继续标注训练，提高模型适用性
前言
随着公共安全需求不断增加，智能视频分析系统成为安防、校园、社区监控等场景的重要工具。本项目旨在提供一套 轻量、易用、高精度 的解决方案，让研究者和开发者能够快速体验并部署打架斗殴暴力行为识别模型，同时可用于教学、科研或实际安防项目。
一、软件核心功能介绍及效果演示
本系统集成了 YOLOv8 高精度检测模型 与 PyQt5 图形界面，实现了对打架、斗殴及暴力行为的智能识别。软件支持 单张图片、批量图片、视频文件以及实时摄像头输入，用户可通过简单的界面操作完成文件加载、检测启动及结果展示。
在检测过程中，系统会自动对画面中的暴力行为进行 实时标注，包括行为框、类别标签及置信度评分，便于用户直观判断事件发生情况。同时，软件提供 检测结果保存功能，可以将处理后的图片或视频导出，用于后续分析或证据留存。
整体效果演示中，无论是视频中的多人打斗场景，还是静态图片中的肢体冲突，系统均能准确定位并标注，提高监控和安全管理的效率与准确性。
二、软件效果演示
为了直观展示本系统基于 YOLOv8 模型的检测能力，我们设计了多种操作场景，涵盖静态图片、批量图片、视频以及实时摄像头流的检测演示。
（1）单图片检测演示
用户点击“选择图片”，即可加载本地图像并执行检测：
（2）多文件夹图片检测演示
用户可选择包含多张图像的文件夹，系统会批量检测并生成结果图。
（3）视频检测演示
支持上传视频文件，系统会逐帧处理并生成目标检测结果，可选保存输出视频：
（4）摄像头检测演示
实时检测是系统中的核心应用之一，系统可直接调用摄像头进行检测。由于原理和视频检测相同，就不重复演示了。
（5）保存图片与视频检测结果
用户可通过按钮勾选是否保存检测结果，所有检测图像自动加框标注并保存至指定文件夹，支持后续数据分析与复审。
三、模型的训练、评估与推理
YOLOv8是Ultralytics公司发布的新一代目标检测模型，采用更轻量的架构、更先进的损失函数（如CIoU、TaskAlignedAssigner）与Anchor-Free策略，在COCO等数据集上表现优异。
其核心优势如下：
- 高速推理，适合实时检测任务
- 支持Anchor-Free检测
- 支持可扩展的Backbone和Neck结构
- 原生支持ONNX导出与部署
3.1 YOLOv8的基本原理
YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型，具备如下优势：
- 速度快：推理速度提升明显；
- 准确率高：支持 Anchor-Free 架构；
- 支持分类/检测/分割/姿态多任务；
- 本项目使用 YOLOv8 的 Detection 分支，训练时每类表情均标注为独立目标。
YOLOv8 由Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布，在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。
YOLOv8原理图如下：
3.2 数据集准备与训练
采用 YOLO 格式的数据集结构如下：
dataset/
├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
├── labels/
│ ├── train/
│ └── val/
每张图像有对应的 .txt 文件，内容格式为：
4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757
分类包括（可自定义）：
3.3. 训练结果评估
训练完成后，将在 runs/detect/train 目录生成结果文件，包括：
results.png：损失曲线和 mAP 曲线；weights/best.pt：最佳模型权重；confusion_matrix.png：混淆矩阵分析图。
若 mAP@0.5 达到 90% 以上，即可用于部署。
在深度学习领域，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8训练过程中，主要包含三种损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）和动态特征损失（dfl_loss）。训练完成后，相关的训练记录和结果文件会保存在runs/目录下，具体内容如下：
3.4检测结果识别
使用 PyTorch 推理接口加载模型：
import cv2
from ultralytics import YOLO
import torch
from torch.serialization import safe_globals
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel
# 加入可信模型结构
safe_globals().add(DetectionModel)
# 加载模型并推理
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)
# 获取保存后的图像路径
# 默认保存到 runs/detect/predict/ 目录
save_path = results[0].save_dir / results[0].path.name
# 使用 OpenCV 加载并显示图像
img = cv2.imread(str(save_path))
cv2.imshow('Detection Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。
四.YOLOV8+YOLOUI完整源码打包
本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等（见下图），获取方式见【4.2 完整源码下载】：
4.1 项目开箱即用
作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重，读者可不用自行训练直接运行检测。
运行项目只需输入下面命令。
python main.py
读者也可自行配置训练集，或使用打包好的数据集直接训练。
自行训练项目只需输入下面命令。
yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=16 lr0=0.001
4.2 完整源码
至项目实录视频下方获取：https://www.bilibili.com/video/BV18UYEzMEPX/
包含：
📦完整项目源码
📦 预训练模型权重
🗂️ 数据集地址（含标注脚本）
总结
本项目基于 YOLOv8 构建了一套完整的 打架斗殴暴力行为智能识别系统，并配套了 PyQt5 图形界面，实现了图片、视频、批量文件以及实时摄像头的多场景输入。系统特点包括：
- 高精度识别：利用YOLOv8模型，对打架及暴力行为进行实时检测和标注。
- 开箱即用：提供完整源码、训练流程、权重文件和数据集，即下载即可部署。
- 多场景适配：支持单张图片、批量图片、视频文件及摄像头实时监控。
- 可视化操作：简洁直观的PyQt5界面，操作简单，检测结果实时展示并可保存。
- 可扩展性强：可基于自定义数据集继续训练，提高模型识别能力和适用场景。
该系统不仅适用于科研与教学，还可广泛应用于 公共安全、校园管理、企业监控等场景，为暴力行为预警和安全管理提供智能化技术支持。
