基于YOLOv8的跨越围栏/翻墙行为识别项目｜开箱即用全流程源码

源码包含：完整YOLOv8训练代码+数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的yolo检测程序+直接部署教程/训练教程。源码在文末哔哩哔哩视频简介处获取。

本项目展示了基于YOLOv8的翻越攀爬围栏翻墙检测与识别功能，通过多种输入方式（图片、文件夹、视频与摄像头）实时检测翻越行为，支持各种类型的环境条件。功能包括：

• 翻越行为检测： 自动识别并标记翻越围栏、墙壁等场景中的行为。
• 多输入源支持： 支持图片、视频流、文件夹批量识别，甚至实时摄像头输入。
• 精准检测： 基于YOLOv8架构，具备高效且准确的目标检测能力，确保翻墙行为能够被高效识别。

项目摘要

本项目结合了YOLOv8目标检测模型与PyQt5图形界面工具，旨在开发一款智能翻越围栏检测系统。该系统能够通过多种方式（图片、视频、摄像头）实时监测和识别翻越攀爬围栏、墙壁的行为，具有广泛的应用场景，特别是在安全监控领域。

• YOLOv8算法： 利用YOLOv8模型对翻越行为进行高效检测，支持不同的输入模式（图片、视频流、摄像头等），并实时返回识别结果。
• PyQt5图形界面： 提供了一个简单直观的GUI，用户可以方便地选择检测模式，快速查看识别结果。
• 开源与完整部署： 项目包含完整的代码、标注数据集、训练权重文件，以及详细的部署教程，确保用户能够快速上手并部署到实际环境中。

前言

随着社会治安问题的不断严峻，安全监控系统已成为现代生活中的必要设施。在众多安全监控需求中，围栏翻越与墙壁攀爬的行为识别尤为重要，尤其是在一些高风险的监控区域（如监狱、边境防线等）。通过引入基于YOLOv8的目标检测模型，本项目旨在通过计算机视觉技术提供一种高效、准确、实时的翻越行为检测方案。

本项目不仅关注翻越行为的检测，还结合了PyQt5图形界面，使得用户可以在实际操作中灵活选择输入方式，并实时查看检测结果。项目配套的源码和详细的部署文档让用户可以快速完成系统部署，并根据实际需求进行扩展。

一、软件核心功能介绍及效果演示

YOLOv8是当前最先进的目标检测框架之一，其强大的特征提取能力和高效的推理速度，使得本系统能够对翻越行为进行准确、实时的检测。该检测模块通过训练数据集中的翻越行为样本，能够准确识别以下行为：

• 翻越围栏：检测到人员尝试翻越围栏的行为。
• 攀爬墙壁：识别墙壁被攀爬的行为，尤其适用于高墙环境。

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/BV144HCzgENi/

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目标检测模型和PyQt5图形界面工具，成功实现了翻越攀爬围栏和翻墙行为的智能检测系统。通过集成YOLOv8的高效目标检测能力和PyQt5的易用界面，本系统能够准确识别不同场景中的翻越行为，并提供多种输入方式（图片、视频、文件夹、摄像头）进行实时检测，满足多种应用需求。

项目包含了完整的源码、数据集（带标注）、训练权重文件，并提供详细的部署教程，确保用户能够快速部署和使用该系统。无论是应用于高安全场所的监控系统，还是其他需要翻越行为识别的场景，本系统都具备了高效、准确的优势。

随着YOLOv8技术的不断发展和界面的优化，未来本项目可以进一步提升性能，拓展更多应用领域，帮助用户更好地解决实际问题。