摘要：随着城市化进程的加速和公共安全需求的日益增长，传统的人工视频监控方式已无法满足大规模、实时性的安全监测需求。本文研究并实现了一个基于YOLO26n目标检测与姿态识别融合的智能安防系统，该系统针对视频监控场景中的多种安全威胁进行自动识别和预警。系统集成了YOLO26n轻量级目标检测模型和MediaPipe姿态分析技术，能够实时检测危险物品、识别打斗行为、监测徘徊活动、发现遗留物品以及判定区域入侵等多种安全威胁，为智能安防领域提供了一套完整的技术解决方案。
项目概览
项目简介
本研究提出了一种多模态融合的威胁检测机制，通过结合YOLO26n的高效目标检测能力和MediaPipe的精准姿态特征提取，实现了对复杂场景下异常行为的准确判断。系统采用时空轨迹分析算法识别徘徊和遗留物行为，设计了基于自适应阈值的判定机制以降低误报率；实现了可视化的多边形警戒区域配置功能，支持灵活的场景定制。基于PyQt5开发的专业监控工作台提供了实时视频处理、多维度威胁统计、智能预警管理和报告导出等功能。实验结果表明，系统在标准测试集上人员检测准确率达到90%以上，打斗行为识别准确率为75-85%，处理速度满足实时监控需求，具有良好的实用性和可扩展性。。
本文的研究成果验证了YOLO26n轻量级模型在实时安防场景中的有效性，证明了目标检测与姿态识别融合方法在复杂行为分析中的优势。系统采用模块化架构设计，具有良好的可扩展性和可维护性，不仅可应用于公共场所的安全监控，还可扩展到工业安全监测、交通管理、智慧园区等多个领域，具有广阔的应用前景和推广价值。
系统架构
系统采用三层架构设计：数据采集层负责视频流接入和帧提取；智能分析层集成YOLO26n轻量级目标检测引擎和MediaPipe姿态分析模块，通过多线程处理实现人员检测、物品识别、姿态特征提取和轨迹跟踪等功能，并基于时空特征融合实现多种威胁的实时识别；应用展示层基于PyQt5构建可视化监控工作台，提供实时视频预览、智能预警管理、统计分析图表和报告导出等功能。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1：YOLO26n与姿态识别融合的多模态威胁检测机制
提出了一种融合YOLO26n目标检测与MediaPipe姿态识别的多模态威胁分析方法。系统不仅利用YOLO26n轻量级模型实现对人员和物品的快速检测，还通过MediaPipe提取人体骨架关键点，分析肢体动作的速度、加速度和相对位置变化，实现对打斗等复杂行为的准确判断。相比传统单一检测方法，该融合机制在暴力行为识别准确率上提升了15-20个百分点，同时保持了实时处理能力，验证了轻量级模型在实际安防场景中的有效性。
创新点2：基于时空轨迹分析的自适应异常行为检测算法
设计了一种基于时空轨迹的徘徊与遗留物智能检测算法。通过构建目标的时空轨迹模型，系统能够分析目标的移动模式和停留时间特征；引入自适应阈值机制，根据场景人流密度和目标类型动态调整判定参数，有效解决了固定阈值导致的误报和漏报问题。该算法在复杂场景下的检测准确率达到80%以上，误报率降低了30%，显著提升了系统的实用性。
创新点3：交互式多边形警戒区域配置与实时入侵检测系统
开发了一套完整的可视化警戒区域管理系统，支持用户通过图形界面交互式绘制任意形状的多边形监控区域。系统采用高效的射线法点在多边形判定算法，实现了毫秒级的区域入侵检测；配合实时区域高亮显示和配置持久化存储功能，用户可根据实际场景需求灵活配置多个警戒区域。该系统极大提升了智能安防系统的适应性和易用性，使系统能够快速部署到不同的应用场景。
快速开始
安装Python 3.8+及相关依赖后，运行 `\src\ui\main_window.py即可启动可视化监控界面。
环境要求
需要Python 3.8+环境，并安装PyQt5、OpenCV、PyTorch、Ultralytics、MediaPipe等核心依赖库。
运行展示
图2 模型加载
图3 系统就绪
图4 监测到危险物
图5 监测到危险物
图6 监测正常
图7 监测到遗留物品
图8 绘制入侵区域
图9 监测到区域入侵
图10 监测到徘徊停留
项目资源
配套文档
点击查看：基于YOLO26n目标检测与姿态识别的智能安防系统研究 注意：收费提供！
配套文件
包括完整的项目源代码、演示视频、运行截图，开箱即用。
项目信息
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：AI-62-P
原创声明：本项目为原创作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
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