本项目的目标是开发一个能够自动检测公共场所中打架行为的系统。该系统利用先进的计算机视觉技术和深度学习方法，在实时视频流或静态图像中准确地识别出打架行为，这对于维护公共安全至关重要。

技术栈

• YOLOv8: 作为主要的目标检测框架，因其在实时性和准确性上的良好表现而被选用。
• PySide6: 用于构建项目的图形用户界面，提高系统的可用性。
• VOC格式标注: 数据集采用VOC格式进行标注，方便与其他工具和框架集成。

数据集

为了训练模型，需要准备一个包含大约9000张图像的数据集，每张图像都包含打架行为的情况，并且每个实例都被精确地标记出来。数据集将采用VOC格式进行标注，包括XML文件来描述每个图像中的物体边界框及其类别。

实现步骤

1. 数据收集与标注:

   • 收集含有打架行为的真实世界图像。
   • 使用标注工具（如LabelImg或Roboflow）手动标注打架行为的位置。

2. 模型训练:

   • 准备训练数据，转换成YOLO所需的格式。
   • 利用YOLOv8框架训练模型，调整超参数以优化性能。

3. 评估与优化:

   • 在验证集上评估模型性能，使用指标如mAP（平均精度均值）。
   • 根据评估结果对模型进行调优，例如增加数据增强等。

4. 部署与应用:

   • 将训练好的模型部署到实际环境中，如公共场所的监控系统中。
   • 对模型的实时性能进行持续监测和维护。

5. 

应用场景

• 公共场所安全系统：如学校、购物中心、体育场馆等，用于即时报警和安全响应。
• 执法机构：协助警方快速响应紧急情况。
• 事件回顾与分析：用于事后分析打架事件的原因和过程。

关键技术点

• YOLOv8：提供快速而准确的目标检测能力。
• VOC格式标注：确保数据集的一致性和兼容性。
• PySide6：构建直观易用的用户界面。