摘要：本篇博客深入介绍了如何利用深度学习技术构建暴力行为检测系统，并提供了完整的实现代码。本系统基于性能卓越的YOLOv8算法，并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等前代算法进行了详细的性能比较，关注了如mAP、F1 Score等关键性能指标。文章详尽探讨了YOLOv8算法的原理，提供了相应的Python代码和训练数据集，以及一个基于PySide6的直观用户界面。
该系统能够在不同媒介如图像、视频文件、实时视频流和批量文件中高度精确地检测和分类暴力行为，具备包括热力图分析、目标标注框、类别统计、可调节的置信度和IOU阈值、结果可视化等功能。此外，系统还包括了一个基于SQLite数据库的用户登录注册界面，支持用户轻松切换不同的检测模型和自定义UI界面。本文旨在为深度学习新手提供一份实用的指导和参考，文章末尾提供了代码和数据集的下载链接，以方便读者下载和实践。本文结构如下：
文章目录
- 前言
- 1.数据集介绍
- 2. 系统界面效果
- 3. YOLOv8算法原理
- 4. 代码简介
- 4.1 模型预测
- 4.2 模型训练
- 4.3 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8对比
- 4.4 代码实现
- 5. 暴力行为识别系统实现
- 5.1 系统设计思路
- 5.2 登录与账户管理
- 下载链接
- 6. 总结与展望
- 结束语
➷点击跳转至文末所有涉及的完整代码文件下载页☇
基于深度学习的暴力行为检测系统演示与介绍（YOLOv8/v7/v6/v5模型+PySide6界面+训练数据集）
前言
在当前的社会安全形势下，暴力事件的频繁发生不仅严重威胁到公民的个人安全，也对社会秩序构成了极大的挑战。随着技术的进步，利用机器视觉进行暴力行为检测已成为公共安全领域的重要研究方向。这种技术能够实时监控并准确识别出暴力行为，为及时的安全响应提供了可能，大大提升了公共区域的安全管理效率。特别是在人流密集的公共场所，如学校、交通枢纽、商业中心等，暴力行为检测系统的应用能够有效预防和减少暴力事件的发生，保障公众安全。
随着深度学习技术的快速发展，基于YOLO（You Only Look Once）系列的目标检测算法因其高效的检测速度和良好的性能，成为了暴力行为检测研究中的热门选择。从YOLOv5到最新的YOLOv8，每一次迭代都在性能、准确性以及实时性上有了显著的提升1。此外，针对暴力行为检测的研究不仅仅局限于算法的改进，还包括了数据集的更新和扩充、检测性能的优化等方面2。例如，通过增强的数据集训练，模型能够更好地理解和识别不同场景和复杂背景下的暴力行为，进一步提高检测的准确性和泛化能力3。
然而，尽管取得了诸多进展，暴力行为检测技术仍面临诸多挑战，包括如何有效识别多样化和微妙的暴力行为、如何在极端或复杂的环境条件下保持高准确率、以及如何在确保实时性的同时降低误报率等4。未来的研究趋势将可能集中在算法的进一步优化、多模态数据融合技术的应用、以及跨领域知识迁移的探索上，以期解决现有技术的局限性并拓宽其应用范围。
未来的研究趋势可能集中在以下几个方面：一是算法的进一步优化，特别是如何结合深度学习与传统机器学习的优势，以提高检测的准确性和实时性；二是多模态数据融合，如结合视频、音频和文本数据，以提高暴力行为检测的准确度和鲁棒性；三是跨领域应用的探索，研究如何将暴力行为检测技术应用于更广泛的场景，如社交媒体内容监管等。
综上所述，暴力行为检测技术的发展是一个不断进步的过程，涉及算法、数据集、技术挑战和未来趋势的多个方面。随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，未来暴力行为检测的研究将更加深入和全面。
本博客的贡献在于其全面细致地介绍了基于YOLOv8算法构建的暴力行为检测系统。通过深入探讨算法原理、展示系统界面效果、提供代码实现，并分享系统的开发过程，本文为读者呈现了一个技术先进且用户友好的暴力行为检测解决方案。具体贡献如下：
- 采用最先进的YOLOv8算法进行暴力行为检测：本文不仅采用了当前最新的目标检测算法YOLOv8进行暴力行为检测，而且还对比了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等算法的检测效果。与早期的深度学习模型相比，YOLOv8在检测速度、准确性和实用性方面均展现出了显著的优势。本文的详细介绍将为相关领域的研究者和实践者提供新的研究思路和应用方法。
- 利用PySide6实现暴力行为检测系统：通过使用Python的PySide6库，本文开发了一个具有友好用户界面的暴力行为检测系统。该系统的直观、便捷的操作方式不仅提升了用户体验，也促进了YOLOv8算法在实际应用中的普及。
- 包含登录管理功能：系统设计了登录管理功能，旨在提高系统的安全性，并为将来引入更多个性化功能留下了空间。这一设计思路体现了对用户体验和系统安全性的双重考量。
- 对YOLOv8模型的深入研究：本文对YOLOv8算法的性能进行了全面的研究，包括模型的精确度、召回率等关键性能指标的评估，以及在不同环境和条件下的表现分析。这些深入的研究工作为进一步优化和改进YOLOv8算法提供了坚实的基础。
- 提供完整的数据集和代码资源包：为了便于读者更好地理解和应用YOLOv8及其前版本在暴力行为检测中的操作，本文提供了包括训练和测试数据集在内的完整资源包，以及实现暴力行为检测系统的完整代码。这些资源的分享，不仅使读者能够直接复现实验结果，还为后续的研究和开发工作提供了便利。
1.数据集介绍
在本研究的核心是一个详尽构建的暴力行为检测数据集，它是训练和评估我们所开发暴力行为检测系统的基础。数据集包含8212张图像，其中包括6160张训练图像、1030张测试图像和1022张验证图像。这样的分配确保了模型能够在足够大的训练集上学习到暴力行为的特征，并能在独立的测试集上公正地评估其性能，同时使用验证集对模型进行调优以防止过拟合。
从图像质量和内容的角度来看，数据集涵盖了从清晰的室内场景到低分辨率的监控摄像头画面等多种环境。在图像中，暴力行为的实例通过红色边界框进行标注，确保了模型可以精确地识别出行为发生的位置。这些图像不仅包括了不同类型的暴力行为，如打斗和推搡，还模拟了实际应用中可能遇到的各种干扰因素，例如遮挡、光照变化和背景噪声。
在数据预处理阶段，我们采取了多种技术来增强模型的泛化能力和鲁棒性。通过对图像进行裁剪、缩放和归一化处理，确保了模型能够处理不同大小和不同比例的输入图像。此外，为了增强模型对暴力行为的识别能力，我们还应用了数据增强技术，如旋转、翻转和色彩变换，以模拟更多样化的场景。
通过分析数据集标签的分布，我们观察到边界框在图像中的位置呈现一定的集中趋势，这可能反映了某些类型的暴力行为在视觉上的模式。此外，边界框的宽度和高度分布显示了我们的数据集包含了不同大小的目标，这对于训练能够适应各种尺度变化的检测模型至关重要。
在本数据集中，我们细致地标注了每一实例的边界框，并将其归类为“暴力”行为，为单类目标检测问题设定了清晰的目标。此外，我们还对边界框的位置进行了详细分析，以确保标签的准确性和一致性。博主使用的类别代码如下：
Chinese_name = {'violence': "暴力倾向"}
综上所述，这一精心准备的数据集为暴力行为的自动检测提供了坚实的基础。通过在多样化的环境中准确地标注暴力行为，我们确保了模型训练的质量，并为模型在现实世界中的应用打下了坚实的基础。我们相信，这一数据集的发布将有助于推动暴力行为检测技术的研究和发展，促进公共安全领域的技术进步。
2. 系统界面效果
系统以PySide6作为GUI库，提供了一套直观且友好的用户界面。下面，我将详细介绍各个主要界面的功能和设计。
（1）系统提供了基于SQLite的注册登录管理功能。用户在首次使用时需要通过注册界面进行注册，输入用户名和密码后，系统会将这些信息存储在SQLite数据库中。注册成功后，用户可以通过登录界面输入用户名和密码进行登录。这个设计可以确保系统的安全性，也为后续添加更多个性化功能提供了可能性。
（2）在主界面上，系统提供了支持图片、视频、实时摄像头和批量文件输入的功能。用户可以通过点击相应的按钮，选择要进行暴力行为检测的图片或视频，或者启动摄像头进行实时检测。在进行暴力行为检测时，系统会实时显示检测结果，并将检测记录存储在数据库中。
（3）此外，系统还提供了一键更换YOLOv8/v5模型的功能。用户可以通过点击界面上的"更换模型"按钮，选择不同的YOLOv8模型进行检测。与此同时，系统附带的数据集也可以用于重新训练模型，以满足用户在不同场景下的检测需求。
（4）为了提供更个性化的使用体验，这里系统支持界面修改，用户可以自定义图标、文字等界面元素。例如，用户可以根据自己的喜好，选择不同风格的图标，也可以修改界面的文字描述。
3. YOLOv8算法原理
YOLOv8 是一个最新的实时对象检测算法，它是 YOLO 系列的最新作品。在 YOLOv3 的基础上，YOLOv8 进行了多项改进。YOLOv3 是基于 Darknet53 网络，而 YOLOv8 则是基于更加高效的 C2F 结构。这意味着它在网络的底层采用了与 Darknet53 类似的结构，但是在高层则采用了新的方法。
YOLOv8 还继承了 YOLOv5 中的 C3 模块以及 YOLOv7 中的有效层聚合（Efficient layer aggregation networks, ELAN）方法。C3 模块是基于 BottleNeck 结构的改进，它加入了更多的跳跃连接以增强特征信息的传递，这有助于网络能更好地从输入的图像中学习到有用的信息。而有效层聚合网络（ELAN）则进一步优化了这些跳跃连接，确保了网络不仅在深层能够学习到重要的信息，同时也能保持网络的高效性。
在路径聚合方面，YOLOv8 引入了路径聚合网络（Path Aggregation Network, PANet）来进一步提高特征的传递效率。PANet 通过在不同层之间建立更多的连接，使得网络能够更好地保留和利用低层的细节信息和高层的语义信息。这有助于网络在检测小对象时保持高性能，因为这些小对象往往需要低层的细节信息来进行准确的识别。
最后，YOLOv8 放弃了传统的基于锚点（anchor）的方法，转而采用了无锚点（None anchor）的机制。这种新的机制使得模型不再依赖预设的锚点框来预测对象的位置，而是直接从特征中预测对象的边界框，这样做减少了模型对先验知识的依赖，同时也简化了模型的训练过程，并可能提高了检测的准确性。
综上所述，YOLOv8 在保持了 YOLO 系列高速检测的特点的同时，通过引入新的结构和算法改进，进一步提高了模型的性能，尤其是在处理复杂场景和小型对象时的识别能力。
4. 代码简介
在本节中，我们将详细介绍如何使用YOLOv8进行暴力行为检测的代码实现。代码主要分为两部分：模型预测和模型训练。
4.1 模型预测
在模型预测部分，首先导入了OpenCV库和YOLO模型。OpenCV库是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，包含了众多的视觉处理函数，使用它来读取和处理图像。YOLO模型则是要用到的目标检测模型。
import cv2
from ultralytics import YOLO
接着，加载自行训练好的YOLO模型。这个模型是在大量的图像上预训练得到的，可以直接用于目标检测任务。
model.load_model(abs_path("weights/multi-yolov8n.pt", path_type="current"))
然后，使用OpenCV读取了一个图像文件，这个图像文件作为要进行目标检测的图像输入。
img_path = abs_path("test_media/test.png")
image = cv_imread(img_path)
在读取了图像文件之后，就可以使用加载的模型对图像进行预测了。下图为预测结果。
pred, superimposed_img = model.predict(pre_img)
4.2 模型训练
这里我们开始训练和测试自己的数据集，在cmd终端或pycharm中运行run_train_model.py进行训练，以下是训练过程中的结果截图。YOLOv8的损失函数是其性能的关键部分，它指导模型学习如何准确地检测和分类对象。YOLOv8损失函数通常由以下几部分组成：
以下表格详细介绍了YOLOv8模型训练中使用的一些重要超参数及其设置：
| 超参数 | 设置 | 说明 |
|---|---|---|
学习率（lr0） | 0.01 | 决定了模型权重调整的步长大小，在训练初期有助于快速收敛。 |
学习率衰减（lrf） | 0.01 | 控制训练过程中学习率的降低速度，有助于模型在训练后期细致调整。 |
动量（momentum） | 0.937 | 加速模型在正确方向上的学习，并减少震荡，加快收敛速度。 |
权重衰减（weight_decay） | 0.0005 | 防止过拟合，通过在损失函数中添加正则项减少模型复杂度。 |
热身训练周期（warmup_epochs） | 3.0 | 初始几个周期内以较低的学习率开始训练，逐渐增加到预定学习率。 |
批量大小（batch） | 16 | 每次迭代训练中输入模型的样本数，影响GPU内存使用和模型性能。 |
输入图像大小（imgsz） | 640 | 模型接受的输入图像的尺寸，影响模型的识别能力和计算负担。 |
在模型训练部分，首先导入YOLO模型，并加载了预训练的YOLOv8模型。
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('./weights/yolov8s.pt', task='detect')
接着开始训练模型。其中指定了训练数据的配置文件路径，使用GPU进行训练，使用2个工作进程加载数据，输入图像的大小为640x640，训练120个epoch，每个批次的大小为8，训练任务的名称为’train_v8_’ + data_name。
results2 = model.train(
data=data_path,
device='0',
workers=workers,
imgsz=640,
epochs=120,
batch=batch,
name='train_v8_' + data_name
)
在深度学习模型的训练过程中，监控损失函数和评估指标的变化对于理解模型性能和收敛行为至关重要。从YOLOv8训练损失和评估指标图像中，我们可以对模型的学习过程进行细致的分析。从左至右，上至下，图中依次显示了训练集上的边框损失（train/box_loss）、分类损失（train/cls_loss）、定位损失（train/dfl_loss）、验证集上的边框损失（val/box_loss）、分类损失（val/cls_loss）、定位损失（val/dfl_loss），以及模型的精度（metrics/precision(B)）、召回率（metrics/recall(B)）、平均精度（metrics/mAP50(B)）和广泛平均精度（metrics/mAP50-95(B)）。
在构建基于YOLOv8算法的暴力行为检测系统中，对模型训练过程中的损失函数及性能指标进行深入分析是至关重要的。通过解析训练和验证过程中的损失和评价指标图，我们可以评估模型的学习进度和性能。
在我们最新的研究中，我们使用了YOLOv8算法对暴力行为进行检测，而训练过程中的损失函数和性能指标图像为我们提供了宝贵的信息。首先，观察训练过程中的盒子损失（train/box_loss），分类损失（train/cls_loss）和目标损失（train/obj_loss），可以看到随着迭代次数的增加，这三者呈现出明显的下降趋势。这表明模型在学习过程中正在改进其预测能力，并在识别和定位目标上变得更加精确。
进一步地，我们注意到验证集上的损失值（val/box_loss, val/cls_loss, val/obj_loss）相比训练集来说，波动更大，尤其在初期训练阶段。这种现象往往指向模型在训练集上过拟合的可能性，同时也反映出模型在未见数据上的泛化能力还有待提高。为了应对这一问题，我们可能需要进一步调整正则化策略，或者增加更多的数据增强来提高模型的泛化性。
从性能指标来看，我们着重分析了精确度（metrics/precision）和召回率（metrics/recall），这两个指标对于我们的暴力行为检测系统至关重要。随着训练的进行，精确度在波动中趋于稳定，维持在较高水平，这意味着我们的模型在预测暴力行为时误报的数量相对较少。同时，召回率在经历了一段起伏后，也逐渐稳定，保持在较高水平。这表明模型能够识别出大部分的暴力行为实例，但仍有提升空间。
在评估暴力行为检测模型性能时，F1分数是一个非常关键的指标，因为它综合考虑了模型的精确度和召回率。F1分数是精确度和召回率的调和平均值，最高可能值为1（完美精确度和召回率），最低为0。理想情况下，我们希望F1分数尽可能接近1，这意味着模型在正确识别暴力行为（精确度）和捕获所有暴力行为实例（召回率）方面表现出色。
从F1-Confidence曲线图来看，我们可以看到随着置信度阈值的增加，F1分数呈现先上升后下降的趋势。在曲线的左侧，随着置信度阈值的提高，模型开始更加保守，仅在更加确信是暴力行为的情况下才做出正面预测，这导致精确度的提高，进而导致F1分数的提高。在曲线的顶部，我们可以看到F1分数达到一个峰值，这个点代表了模型在精确度和召回率之间达到最佳平衡的位置。根据图中的标注，“所有类别”在置信度阈值为0.189时达到了0.90的F1分数，这是一个非常令人鼓舞的结果，表明模型在这个阈值上对暴力行为的识别既准确又全面。
然而，随着置信度阈值的继续增加，F1分数开始下降。这是因为模型变得过于保守，导致许多真实的暴力行为未被检测到，从而降低了召回率。在极端情况下，当置信度阈值接近1时，即使模型非常确信某个实例是暴力行为，也很少做出正面预测，这导致F1分数显著下降。
为了在实际应用中取得最佳效果，我们应选择F1分数接近峰值的置信度阈值。在您的模型中，置信度阈值约为0.189的地方是模型性能的最佳点，此时F1分数约为0.90。这个结果表明，模型能够在保证较高精确度的同时，也能保持较高的召回率，这对于暴力行为检测系统来说至关重要，因为它确保了系统既不会错过太多真实的暴力事件，也不会产生过多的误报。
总结来说，基于YOLOv8算法的暴力行为检测模型在适当的置信度阈值下表现出优秀的识别能力，F1分数曲线提供了一个直观的方式来确定模型的最佳操作点。通过精心选择阈值，我们可以在精确度和召回率之间找到最佳平衡，从而优化模型在现实世界场景中的性能。
4.3 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8对比
（1）实验设计：
本实验旨在评估和比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8几种模型在暴力行为目标检测任务上的性能。为了实现这一目标，博主分别使用使用相同的数据集训练和测试了这四个模型，从而可以进行直接的性能比较。该数据集包含暴力行为的图像。本文将比较分析四种模型，旨在揭示每种模型的优缺点，探讨它们在工业环境中实际应用的场景选择。
| 模型 | 图像大小 (像素) | mAPval 50-95 | CPU ONNX 速度 (毫秒) | A100 TensorRT 速度 (毫秒) | 参数数量 (百万) | FLOPs (十亿) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv5nu | 640 | 34.3 | 73.6 | 1.06 | 2.6 | 7.7 |
| YOLOv8n | 640 | 37.3 | 80.4 | 0.99 | 3.2 | 8.7 |
| YOLOv6N | 640 | 37.5 | - | - | 4.7 | 11.4 |
| YOLOv7-tiny | 640 | 37.4 | - | - | 6.01 | 13.1 |
（2）度量指标：
- F1-Score：F1-Score是精确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均值。精确率是指模型正确识别的正例与所有识别为正例的案例之比，而召回率是指模型正确识别的正例与所有实际正例之比。F1-Score对于不平衡的数据集或者需要同时考虑精确率和召回率的任务特别重要。
- mAP（Mean Average Precision）：mAP是衡量模型在多个类别上平均检测准确度的指标。它计算了模型在所有类别上的平均精度，是目标检测领域中常用的性能度量。
| 名称 | YOLOv5nu | YOLOv6n | YOLOv7-tiny | YOLOv8n |
|---|---|---|---|---|
| mAP | 0.928 | 0.951 | 0.764 | 0.940 |
| F1-Score | 0.89 | 0.93 | 0.73 | 0.90 |
（3）实验结果分析：
在我们的暴力行为检测数据集上，我们对YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny和YOLOv8n这四种不同版本的YOLO算法进行了比较实验。通过这些实验，我们旨在评估每种模型在检测精度和鲁棒性方面的表现，度量指标包括F1-Score和mAP（平均精确度均值）。
根据实验结果，YOLOv6n在mAP指标上表现最佳，达到了0.951，这意味着它在不同的交并比（IoU）阈值下对暴力行为的检测具有较高的准确性。此外，YOLOv6n在F1-Score上也取得了最高分，达到了0.93，显示了其在精确率和召回率之间取得了良好的平衡。
YOLOv5nu虽然在mAP上稍逊色于YOLOv6n，但也展现出了强劲的性能，mAP为0.928，F1-Score为0.89。它的表现证实了YOLO系列算法即便在早期版本也具有较高的检测能力。
YOLOv7-tiny的表现则相对较弱，其mAP为0.764，F1-Score为0.73。由于“tiny”版本的模型旨在减少计算资源的使用，这可能导致了其在性能上的妥协。然而，对于需要在资源受限的环境中运行的应用场景，YOLOv7-tiny仍然是一个可行的选择。
YOLOv8n的性能在所有版本中也很出色，其mAP达到了0.940，F1-Score为0.90，显示了其在暴力行为检测任务上的优秀性能和泛化能力。
总结来看，YOLO系列的不同版本在暴力行为检测任务上有着不同的性能表现。选择合适的模型将取决于具体应用的需求，如对检测速度、准确性和资源消耗的不同考量。我们的分析提供了一个实证基础，以指导未来的研究和实际应用的选择
4.4 代码实现
在这篇博客中，我们将深入探讨一个基于YOLOv8和QtFusion的暴力行为检测应用的构建过程。这个应用结合了深度学习和图形用户界面(GUI)，能够实时检测视频流中的人脸并判断其是否为活体。下面，我们将一步步拆解代码，理解其背后的逻辑，并讲述如何将这些代码组合起来构建一个完整的应用程序。
在实时暴力行为识别系统中，结合YOLOv8模型和一系列开源库，如OpenCV、QtFusion和PySide6等，来实现主窗口的展示、摄像头帧的处理以及暴力行为的检测和标注等功能。
（1）导入必要的模块和配置
首先，我们从导入必需的库开始，包括sys模块以管理Python解释器的行为，time模块用于记录模型处理图像的耗时，以及cv2即OpenCV库，它是处理视频和图像的强大工具。接着，我们利用PySide6创建图形用户界面，这是一个跨平台的工具集，能够实现与用户的交互。QtFusion是一个辅助库，它提供了一系列的小部件和处理器，用于简化媒体处理和界面渲染的工作。通过这些库，我们搭建了一个强大的基础，以支撑接下来的图像处理和模型推理。
import sys # 导入sys模块，用于访问与Python解释器相关的变量和函数
import time # 导入time模块，用于获取当前时间
import cv2 # 导入OpenCV库，用于图像处理
from QtFusion.widgets import QMainWindow # 从QtFusion库导入FBaseWindow类，用于创建主窗口
from QtFusion.handlers import MediaHandler # 从QtFusion库导入MediaHandler类，用于处理媒体流
from QtFusion.utils import drawRectBox, get_cls_color # 从QtFusion库导入drawRectBox函数，用于在图像上绘制矩形框
from PySide6 import QtWidgets, QtCore # 导入PySide6库的QtWidgets和QtCore模块，用于创建GUI
from QtFusion.path import abs_path
from QtFusion.config import QF_Config
from YOLOv8Model import YOLOv8Detector # 从YOLOv8Model模块导入YOLOv8Detector类，用于物体检测
QF_Config.set_verbose(False)
QF_Config.set_verbose(False) 这行代码是用来关闭QtFusion库的冗余日志输出，让我们的输出更加清晰。
（2）创建主窗口
接着，我们定义了MainWindow类，这是GUI的主窗口。在这个类中，我们通过设置其大小和创建一个用于显示图像的QLabel来构建界面。我们还定义了键盘事件的处理，使得用户可以通过按下’Q’键来退出应用程序。
class MainWindow(QMainWindow): # 定义MainWindow类，继承自FBaseWindow类
def __init__(self): # 定义构造函数
super().__init__() # 调用父类的构造函数
self.resize(850, 500) # 设置窗口的大小
self.label = QtWidgets.QLabel(self) # 创建一个QLabel对象，用于显示图像
self.label.setGeometry(0, 0, 850, 500) # 设置QLabel对象的几何形状
def keyPressEvent(self, event): # 定义keyPressEvent函数，用于处理键盘事件
if event.key() == QtCore.Qt.Key.Key_Q: # 如果按下的键是Q键
self.close() # 关闭窗口
（3）主程序流程
紧接着，frame_process函数是整个应用程序的核心。每当有新的视频帧准备好时，这个函数就会被调用。在这个函数中，我们先调整图像大小以适应窗口，然后使用预先加载的YOLOv8模型对图像进行预测。我们记录了推理时间，并对检测到的对象进行了迭代，使用drawRectBox函数将识别出的暴力行为以矩形框的形式绘制在图像上，然后在窗口中显示。
def frame_process(image): # 定义frame_process函数，用于处理每一帧图像
image = cv2.resize(image, (850, 500)) # 调整图像的大小
pre_img = model.preprocess(image) # 对图像进行预处理
t1 = time.time() # 获取当前时间
pred, superimposed_img = model.predict(pre_img) # 使用模型进行预测
t2 = time.time() # 获取当前时间
use_time = t2 - t1 # 计算预测所用的时间
print("推理时间: %.2f" % use_time) # 打印预测所用的时间
det = pred[0] # 获取预测结果
# 如果有检测信息则进入
if det is not None and len(det):
det_info = model.postprocess(pred) # 对预测结果进行后处理
for info in det_info: # 遍历检测信息
name, bbox, conf, cls_id = info['class_name'], info['bbox'], info['score'], info[
'class_id'] # 获取类名、边界框、置信度和类别ID
label = '%s %.0f%%' % (name, conf * 100) # 创建标签，包含类名和置信度
# 画出检测到的目标物
image = drawRectBox(image, bbox, alpha=0.2, addText=label, color=colors[cls_id]) # 在图像上绘制矩形框，并添加标签和颜色
window.dispImage(window.label, image) # 在窗口的label控件上显示图像
YOLOv8模型是通过YOLOv8Detector类实例化的，我们加载了一个针对暴力行为检测训练好的模型权重文件。使用get_cls_color函数，我们为每个类别分配了一个颜色，以便在可视化时清晰地区分不同的对象。
最后，我们实例化了QApplication和MainWindow，并设置了一个MediaHandler来处理实时视频流。我们将frame_process函数连接到了视频处理器的frameReady信号，确保每个新的视频帧都能够得到处理。随后，我们启动了媒体处理器，并展示了主窗口，进入了Qt应用程序的主循环。
cls_name = ["暴力倾向"] # 定义类名列表
model = YOLOv8Detector() # 创建YOLOv8Detector对象
model.load_model(abs_path("weights/violence-yolov8n.pt", path_type="current")) # 加载预训练的YOLOv8模型
colors = get_cls_color(model.names) # 获取类别颜色
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv) # 创建QApplication对象
window = MainWindow() # 创建MainWindow对象
videoHandler = MediaHandler(fps=30) # 创建MediaHandler对象，设置帧率为30
videoHandler.frameReady.connect(frame_process) # 当有新的帧准备好时，调用frame_process函数
videoHandler.setDevice(device=0) # 设置设备为0，即默认的摄像头
videoHandler.startMedia() # 开始处理媒体流
# 显示窗口
window.show()
# 进入 Qt 应用程序的主循环
sys.exit(app.exec())
整个应用程序的设计充分展示了如何将深度学习模型与用户界面相结合，创建一个实用且交互性强的现代应用程序。每一部分代码都经过精心设计，确保了高效率的数据处理和用户友好的交互体验。通过逐行解析，我们不仅理解了代码的机制，也能够领会到将复杂的技术转化为实际应用的艺术。
5. 暴力行为识别系统实现
在构建实时暴力行为检测与识别系统时，我们采用了一种分层的系统设计思路，旨在实现功能模块化，确保系统的高内聚低耦合特性。通过这种设计，每个模块都可以专注于完成自己的任务，而不必关心其他模块是如何工作的。这不仅提高了代码的可维护性和扩展性，也使得未来对系统进行升级和维护变得更加容易。
5.1 系统设计思路
为了让用户能够轻松地与系统互动，我们设计了一个直观的MainWindow类。它不仅负责呈现用户界面，还作为用户操作和系统响应之间的桥梁。我们确保该界面简洁易用，即便是对技术不太熟悉的用户也能够快速上手。
（1）架构设计
在MainWindow类的构建过程中，我们采用了模块化的架构设计，使得处理层、界面层和控制层相互独立，又能高效协同工作。这种设计方法带来了许多优点，包括提高代码的可维护性、可扩展性和模块间的清晰界限。
处理层是系统的基础，它由 YOLOv8Detector 类实现，负责处理所有与图像识别相关的任务。这个类使用预训练的YOLOv8模型来执行对象检测，能够识别并定位图像中的暴力行为。YOLOv8Detector 封装了预处理、推理和后处理等步骤，使得从输入图像到最终检测结果的转换既高效又准确。
界面层是用户与系统交互的接口，它基于 PySide6 库创建，为用户提供了各种控件，如实时显示摄像头捕获的图像、展示检测结果的标签等。用户界面的直观设计让用户无需深入了解背后的技术细节，即可轻松地操作系统。
控制层起到指挥协调的作用，它通过槽函数和信号机制来处理用户的输入并调度处理层和界面层。例如，当新的图像帧通过 MediaHandler 类处理并准备好后，frame_process 函数会被触发，以运行检测算法并更新UI。此外，控制层还负责响应键盘事件，如用户按下Q键时关闭应用程序。
通过这三层的紧密配合，我们的系统能够实时处理图像，快速检测出暴力行为，并通过友好的用户界面将结果反馈给用户。整个系统旨在为公共安全领域的专业人员和机构提供一个实用的工具，帮助他们在防止暴力事件发生方面更加主动和高效。
（2）系统流程
在本系统的设计与实现中，我们致力于提供一个用户友好且高效的暴力行为检测体验。从应用程序的启动到最终的检测结果展示，每一步都经过精心规划和优化，以确保用户能够无缝地进行操作并获得准确的检测数据。
-
当用户启动应用程序时，系统会实例化MainWindow类，这是整个应用的中心枢纽。它负责初始化用户界面，设置必要的参数，并等待用户输入。界面设计简洁直观，用户可以轻松选择视频源，无论是实时视频流、视频文件还是静态图像。一旦输入源被选定，系统便会配置必要的媒体处理组件，以适应不同类型的输入。
-
一切就绪后，系统进入一个循环，持续接收和处理来自所选输入源的数据。在预处理阶段，每一帧图像都会被调整大小并进行格式转换，以符合YOLOv8模型的输入要求。接下来，在检测与识别阶段，经过预处理的图像被送入模型进行分析，模型会输出暴力行为的检测框和置信度。
-
为了使用户能实时监控系统的表现，界面会随着检测结果的产出而更新，展示检测框和类别标签，并以图表形式呈现统计数据。这不仅使用户能够看到模型的性能，还能够根据需要进行进一步的数据分析。
-
用户交互是系统设计的另一个关键点。用户可以通过界面上的按钮和菜单进行各种操作，比如保存结果、查询帮助信息或筛选特定数据。此外，媒体控制功能允许用户控制输入流的播放，如启动或停止摄像头捕捉，或暂停视频播放，从而提供了对实验流程的精确控制。
总体而言，本系统的设计充分考虑了用户操作的便捷性和实时检测的有效性，旨在为用户提供一个稳定、可靠、且易于操作的暴力行为检测平台。通过这种方式，我们期望本系统能够为公共安全领域提供强有力的技术支持，并为未来相关研究提供实验平台。
5.2 登录与账户管理
在交互式暴力行为检测系统中，为了增强用户体验和提供个性化的服务，我们整合了一个完善的用户登录与账户管理功能。这个功能是基于PySide6框架构建的，后端使用SQLite数据库进行数据存储，为用户提供了一系列的账户管理操作，包括账户注册、密码修改、头像设置、账户注销以及重新登录等。
当用户首次使用系统时，可以通过注册功能创建自己的账户，此过程会要求用户填写必要的信息并设置个人密码。一旦注册成功，用户就可以使用自己的账户登录到系统中，进而访问和管理自己的检测结果和个人设置。为了保障用户账户的安全性，我们还提供了密码修改功能，使用户能够在必要时更新自己的登录凭证。
除了基本的账户管理功能外，用户还可以设置个性化的头像，这将在系统的各个部分显示，增强用户的归属感。如果用户希望注销账户，系统也提供了简便的操作路径，用户可以轻松地完成账户的注销过程。
这个登录与账户管理功能不仅仅是对用户界面的一个补充，它还为每个用户提供了一个独立的工作空间，用户可以在这个空间中进行暴力行为的检测工作，并保存管理自己的检测记录和设置。这样的设计使得我们的系统不仅能够满足单个用户的使用需求，也为管理多用户提供了可能，使其可以在多用户环境下高效运行，例如在公共安全监控中心等场合。
通过这些精心设计的功能，我们的暴力行为检测系统成为了一个强大的工具，它能够导入各类深度学习模型，实现高效的多物体识别和检测。系统的主界面实时显示检测框、类别及置信度等信息，支持多种输入方式，包括图片、视频、实时摄像头和批量文件，以满足不同用户在实时目标检测场景下的多样化需求。
下载链接
若您想获得博文中涉及的实现完整全部资源文件（包括测试图片、视频，py, UI文件，训练数据集、训练代码、界面代码等），这里已打包上传至博主的面包多平台，见可参考博客与视频，已将所有涉及的文件同时打包到里面，点击即可运行，完整文件截图如下：
完整资源中包含数据集及训练代码，环境配置与界面中文字、图片、logo等的修改方法请见视频，项目完整文件下载请见演示与介绍视频的简介处给出：➷➷➷
演示与介绍视频：https://www.bilibili.com/video/BV1uy421q7Up/
在文件夹下的资源显示如下，下面的链接中也给出了Python的离线依赖包，读者可在正确安装Anaconda和Pycharm软件后，复制离线依赖包至项目目录下进行安装，另外有详细安装教程：（1）Pycharm软件安装教程；（2）Anaconda软件安装教程；（3）Python环境配置教程；
离线依赖安装教程：https://www.bilibili.com/video/BV1hv421C7g8/
离线依赖库下载链接：https://pan.baidu.com/s/1y6vqa9CtRmC72SQYPh1ZCg?pwd=33z5 （提取码：33z5）
6. 总结与展望
在本博客中，我们详细介绍了一个基于YOLOv8模型的暴力行为检测系统，还实验了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等模型。系统以模块化的方式设计，充分采用了合理的架构设计，带来良好的可维护性和可扩展性。其用户界面友好，能够提供实时的暴力行为检测和识别结果展示，同时支持用户账户管理，以便于保存和管理检测结果和设置。
该系统支持摄像头、视频、图像和批量文件等多种输入源，能够满足用户在不同场景下的需求。在后面可以添加更多预训练模型，增加检测和识别的种类；优化用户界面，增强个性化设置；并积极聆听用户反馈，以期不断改进系统，以更好地满足用户的需求。
结束语
由于博主能力有限，博文中提及的方法即使经过试验，也难免会有疏漏之处。希望您能热心指出其中的错误，以便下次修改时能以一个更完美更严谨的样子，呈现在大家面前。同时如果有更好的实现方法也请您不吝赐教。
Talaat F M, ZainEldin H. An improved fire detection approach based on YOLO-v8 for smart cities[J]. Neural Computing and Applications, 2023, 35(28): 20939-20954. ↩︎
Huang R, Pedoeem J, Chen C. YOLO-LITE: a real-time object detection algorithm optimized for non-GPU computers[C]//2018 IEEE international conference on big data (big data). IEEE, 2018: 2503-2510. ↩︎
Wang C Y, Bochkovskiy A, Liao H Y M. YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2023: 7464-7475. ↩︎
Li C, Li L, Jiang H, et al. YOLOv6: A single-stage object detection framework for industrial applications[J]. arXiv preprint arXiv:2209.02976, 2022. ↩︎
