摘要：本文提出了一种基于深度学习的实时视频监控异常行为检测系统，特别针对店铺、超市等零售场景的安防需求进行优化。
项目概览
项目简介
该系统采用 YOLOv8 目标检测算法进行人体识别，结合 ByteTrack 多目标跟踪技术实现人员轨迹追踪，并通过运动模式分析和行为特征提取，实现对徘徊、突然移动等异常行为的智能识别。实验结果表明，该系统在真实监控场景下具有良好的检测准确率和实时性能，可广泛应用于零售店铺、超市、商场等场景的智能安防监控。
系统架构
本系统采用分层架构设计，底层为基于 YOLOv8 的人体检测模块和 ByteTrack 跟踪引擎，中间层为行为分析模块（包括运动轨迹计算、速度矢量分析和徘徊判定算法），上层为 PyQt5 图形化交互界面，各模块通过信号槽机制实现异步通信，保证了系统的实时性和稳定性。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1：自适应双阈值运动检测算法
提出了基于历史轨迹的自适应双阈值运动检测方法，通过动态调整高低阈值参数，有效区分正常移动与异常快速移动，降低了误报率。
创新点2：时序徘徊行为识别机制
设计了基于滑动窗口的时序行为分析算法，通过追踪目标在固定区域内的停留时间和移动距离，准确识别徘徊等可疑行为模式，特别优化了店铺货架区域和超市出入口的徘徊检测效果。
创新点3：轻量化实时处理架构
采用多线程异步处理架构，将检测、跟踪、分析和界面渲染分离，实现了在普通计算平台上的实时视频流处理（≥30 FPS）。
快速开始
克隆项目后执行 `pip install -r requirements.txt` 安装依赖，运行 `python main_gui.py` 启动图形化界面。
环境要求
Python 3.8+ 运行环境，支持 CUDA 的 NVIDIA GPU（可选，用于加速推理）。
运行展示
图2 系统主界面
图3 异常停留
图4 异常停留和徘徊停留
图5 顾客目标
项目资源
配套文档
点击查看：面向零售场景的智能安防异常行为检测系统设计与实现 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-67-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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