基于 YOLO26 的打架斗殴行为智能检测（中英文双版） | 附完整源码与效果演示

篱也不篱
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基于 YOLO26 的打架斗殴行为智能检测（中英文双版） | 附完整源码与效果演示

引言

随着社会的发展和公共安全需求的增加，智能视频监控系统在维护社会治安方面发挥着越来越重要的作用。打架斗殴行为作为一种常见的社会治安问题，如何快速、准确地检测和识别这类行为，成为了视频监控领域的研究热点。本文基于最新的 YOLO26 目标检测算法，实现了对打架斗殴行为的智能检测系统，旨在提高公共安全监控的效率和准确性。

背景意义

打架斗殴行为不仅会对当事人造成身体伤害，还可能引发更严重的社会治安问题。传统的视频监控系统主要依赖人工实时监控，存在人力成本高、反应速度慢、容易疲劳漏检等问题。智能视频分析技术的出现，为解决这些问题提供了新的思路。 在这里插入图片描述

基于深度学习的目标检测算法，特别是 YOLO 系列算法，在实时目标检测方面取得了显著的成果。YOLO26 作为 YOLO 系列的最新版本，具有更高的检测精度和更快的推理速度，非常适合应用于实时视频监控场景。因此，将 YOLO26 应用于打架斗殴行为检测，具有重要的现实意义和应用价值。 在这里插入图片描述

项目视频展示

www.bilibili.com/video/BV1rH…

在这里插入图片描述 包含： 📦完整项目源码 📦预训练模型权重 🗂️数据集

项目详细效果展示

在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

数据集信息

本项目使用的数据集包含了打架斗殴场景的视频帧图像，数据集结构如下：

  • 数据集路径：main/datasets
  • 训练集：train
  • 验证集：valid
  • 类别数：1
  • 类别名称：打架

数据集经过专业标注，确保了标注的准确性和一致性，为模型的训练提供了可靠的基础。 在这里插入图片描述

本项目主要工作

  1. 数据集构建与预处理：收集并标注了包含打架斗殴行为的视频帧图像，构建了专门的数据集，并对数据进行了预处理，包括图像增强、尺寸调整等操作，以提高模型的泛化能力。

  2. 模型选择与配置：选择了最新的 YOLO26 目标检测算法作为基础模型，并根据打架斗殴行为检测的特点，对模型进行了针对性的配置和优化。

  3. 模型训练与评估：使用构建的数据集对 YOLO26 模型进行了训练，并在验证集上进行了评估，分析了模型的检测精度、召回率等性能指标。

  4. 系统部署与测试：将训练好的模型部署到实际的视频监控系统中，进行了实时检测测试，验证了系统的实用性和可靠性。

国内外研究现状

国内外学者在打架斗殴行为检测方面进行了大量的研究。早期的研究主要基于传统的计算机视觉方法，如光流法、行为识别算法等，但这些方法在复杂场景下的检测效果往往不理想。

近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的行为检测方法逐渐成为研究热点。一些研究使用 CNN（卷积神经网络）和 RNN（循环神经网络）结合的方法，对视频序列中的行为进行建模和识别。另一些研究则直接使用目标检测算法，如 YOLO 系列、Faster R-CNN 等，对打架斗殴行为进行实时检测。

与国内外现有研究相比，本项目使用了最新的 YOLO26 算法，具有更高的检测精度和更快的推理速度，能够更有效地应用于实时视频监控场景。

快速开始-部署指南

环境准备

  1. 硬件要求：

    • GPU：至少 8GB 显存
    • CPU：至少 4 核
    • 内存：至少 16GB

  2. 软件要求：

    • Python 3.8+
    • PyTorch 2.0+
    • CUDA 11.6+

安装步骤

  1. 克隆项目代码：

    git clone <项目地址>
cd <项目目录>

  2. 安装依赖：

    pip install -r requirements.txt

  3. 准备数据集： 将数据集按照 data.yaml 文件中的结构组织好，确保训练集和验证集的路径正确。

  4. 训练模型：

    python train.py --data data.yaml --cfg yolo26.yaml --weights '' --batch-size 8

  5. 测试模型：

    python test.py --data data.yaml --weights runs/train/exp/weights/best.pt

  6. 实时检测：

    python detect.py --source 0 --weights runs/train/exp/weights/best.pt

技术亮点

  1. 使用最新的 YOLO26 算法：YOLO26 作为 YOLO 系列的最新版本，采用了更先进的网络结构和训练方法，具有更高的检测精度和更快的推理速度，能够实时检测打架斗殴行为。

  2. 针对性的数据集构建：专门构建了包含打架斗殴行为的数据集，并进行了专业标注，确保了数据的质量和可靠性。

  3. 模型优化：根据打架斗殴行为检测的特点，对 YOLO26 模型进行了针对性的优化，提高了模型对打架斗殴行为的检测能力。

  4. 实时检测能力：系统能够实时处理视频流，对打架斗殴行为进行实时检测和预警，满足实际应用场景的需求。

  5. 易于部署：系统的部署流程简单明了，易于集成到现有的视频监控系统中。 在这里插入图片描述

总结

本项目基于最新的 YOLO26 目标检测算法，实现了对打架斗殴行为的智能检测系统。通过构建专门的数据集、优化模型配置、进行充分的训练和测试，系统在打架斗殴行为检测方面取得了良好的效果。

系统具有以下特点：

  1. 高检测精度：使用 YOLO26 算法，能够准确检测出视频中的打架斗殴行为。
  2. 实时性好：推理速度快，能够实时处理视频流，满足实际应用场景的需求。
  3. 易于部署：部署流程简单，易于集成到现有的视频监控系统中。
  4. 可靠性高：经过充分的训练和测试，系统的检测结果可靠稳定。

本项目的研究成果为打架斗殴行为的智能检测提供了一种新的解决方案，有望在社会治安监控、公共安全管理等领域发挥重要作用。未来，我们将继续优化模型，提高系统的检测性能，并拓展其应用场景。

flowchart TD
    A[视频输入] --> B[图像预处理]
    B --> C[YOLO26模型检测]
    C --> D[打架行为识别]
    D --> E[预警输出]
    D --> F[结果存储]
    E --> G[监控中心]
    F --> H[数据库]
    G --> I[人工确认]
    I --> J[处理措施]
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