摘要：随着固定摄像头在公共通道、建筑出入口和交通枢纽中的广泛应用，利用视频自动发现长时间停留与局部反复移动行为，成为提升监控信息利用效率的重要途径。传统人工巡查难以持续关注多个目标，单帧目标检测又不能表达人员的时间行为。针对上述问题，本文设计一套基于YOLOv8的智能徘徊行为检测系统，将人员检测、多目标关联、空间约束、停留计时、事件告警和证据留存组织为连续处理流程。
内容简介
系统以OpenCV获取本地视频与摄像头图像，通过YOLOv8筛选人员边界框，依托持续目标ID建立轨迹状态，采用以参考位置为锚点的活动半径与停留时间联合规则识别候选徘徊事件。越界后重置参考位置和计时，告警阶段按目标设置冷却间隔，避免连续帧产生大量重复存证。交互端采用PyQt5构建中文三栏界面，通过工作线程与信号槽将视频处理和界面更新解耦，提供视频选择、参数设置、检测结果显示及日志导出功能。
基于两次运行日志、四幅界面截图与十一幅告警截图进行案例核验，两次运行分别产生十三条和十一条告警记录，均包含目标ID、时间和截图路径，证明视频分析至告警留存的功能链路能够贯通。日志同时反映重复目标告警及两次运行告警集合差异，说明跟踪连续性、计时口径和冷却配置仍需系统验证。本文建立检测、跟踪、事件级评价和参数对比的测试方法，为后续定量实验提供统一口径。研究形成了一种可解释、可配置且便于人工复核的徘徊监测方案，但有限案例不能替代具有真实标注的准确率与稳定性评估。
文档概述
文档信息
版本：初稿
页数：46页
字数：21267个字
格式：word（可编辑）
图表：11张图、7张表、14个公式
文档目录
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.1.1 公共安全监控需求现状 1
1.1.2 徘徊行为检测的重要性 1
1.1.3 智能监控技术发展趋势 1
1.1.4 研究意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.2.1 目标检测技术研究现状 2
1.2.2 行为识别技术研究现状 2
1.2.3 徘徊检测系统研究现状 2
1.2.4 现有方法的局限性分析 2
1.3 本文主要工作 3
1.3.1 研究内容 3
1.3.2 技术路线 3
1.3.3 系统设计特点 3
1.4 论文组织结构 3
第2章 相关技术介绍 4
2.1 深度学习基础 4
2.1.1 卷积神经网络 4
2.1.2 深度学习训练方法 4
2.1.3 常用激活函数和损失函数 4
2.2 目标检测技术 5
2.2.1 目标检测算法分类 5
2.2.2 YOLO算法演进与YOLOv8网络结构 5
2.2.3 YOLOv8性能特点与模型选型 5
2.3 目标追踪技术 6
2.3.1 目标追踪算法分类与多目标方法 6
2.3.2 DeepSORT原理与ID关联策略 6
2.3.3 轨迹状态维护 6
2.4 行为识别技术 7
2.4.1 基于轨迹的行为分析 7
2.4.2 时空特征与坐标规范 7
2.5 图形界面开发技术 7
2.5.1 PyQt5与信号槽机制 7
2.5.2 多线程编程 8
2.6 本章小结 8
第3章 系统需求分析与总体设计 9
3.1 系统需求分析 9
3.1.1 功能需求分析 9
3.1.2 性能需求分析 9
3.1.3 非功能需求分析 10
3.2 系统总体设计 10
3.2.1 分层架构与数据流 10
3.2.2 技术选型 11
3.2.3 系统功能模块设计 12
3.3 关键技术方案 12
3.3.1 徘徊判定算法设计 12
3.3.2 多线程处理方案 13
3.3.3 模块化与配置管理方案 13
3.4 数据存储设计 14
3.4.1 文件存储与事件字段 14
3.4.2 可选数据库方案 14
3.5 本章小结 14
第4章 系统详细设计与实现 16
4.1 视频采集模块实现 16
4.1.1 视频源接入与运行流程 16
4.1.2 视频帧预处理与坐标还原 17
4.1.3 帧率控制与时间口径 18
4.2 人员检测模块实现 18
4.2.1 模型加载与文件管理 18
4.2.2 推理过程与结果过滤 18
4.2.3 性能优化与边界检查 19
4.3 目标追踪模块实现 19
4.3.1 追踪器初始化与ID分配 19
4.3.2 多帧关联与轨迹维护 19
4.3.3 目标丢失处理 19
4.4 徘徊判定模块实现 20
4.4.1 参考锚点与半径规则 20
4.4.2 停留计时与边界情况 20
4.4.3 参数校验与算法说明 20
4.5 警报存证模块实现 20
4.5.1 警报触发与冷却机制 20
4.5.2 截图保存与文件命名 21
4.5.3 日志记录与导出 21
4.6 图形界面模块实现 21
4.6.1 三栏布局设计 21
4.6.2 视频显示与结果叠加 22
4.6.3 事件日志与多线程交互 23
4.7 系统集成与测试 23
4.7.1 模块集成与接口检查 23
4.7.2 功能与性能验证策略 24
4.8 本章小结 24
第5章 系统测试与性能分析 25
5.1 测试环境搭建 25
5.1.1 硬件与软件环境记录 25
5.1.2 测试数据与场景分类 25
5.2 功能测试 26
5.2.1 视频采集与任务结束核验 26
5.2.2 人员检测与多人展示核验 26
5.2.3 徘徊告警与图像对应核验 27
5.2.4 冷却机制与界面交互检查 30
5.3 性能测试 31
5.3.1 检测速度与延迟评价 31
5.3.2 准确性与事件级匹配 31
5.3.3 资源消耗与稳定性 32
5.4 对比实验与参数分析 32
5.4.1 两次运行结果比较 32
5.4.2 算法与配置对比方案 32
5.5 系统优缺点分析 33
5.6 实际应用场景测试 33
5.7 本章小结 33
第6章 总结与展望 34
6.1 工作总结 34
6.2 主要设计特点 34
6.3 存在的不足 34
6.4 未来工作展望 34
6.4.1 算法优化方向 34
6.4.2 功能扩展方向 35
6.4.3 应用拓展方向 35
6.5 结束语 35
参考文献 36
附录A 系统安装部署指南 37
附录B 系统使用手册 37
附录C 核心处理伪代码 37
附录D 测试数据统计口径 38
致谢 39
配套项目
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作者信息
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项目编号：AI-48-P
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