本篇文章首先介绍YOLOV8实现暴力行为检测的原理，文末附项目代码下载地址

近年来，从恐怖袭击到日常打斗、斗殴以及校园霸凌等，国内外公共安全问题频频引发关注，这些都对国家和民众的安全造成了严重威胁。随着社会的不断发展和进步，我国的视频监控基础设施逐渐完备，各类公共场所也都广泛安装了视频监控系统。在维护国家和民众安全方面，视频监控系统发挥着重要作用。然而，传统的视频监控方式通常只在犯罪发生后提供线索和证据，在有效制止或预防违法犯罪活动方面的效果有限。尤其在面对突发性暴力事件时，实时监测和检测仍然面临着许多挑战。因此，基于深度学习的背景，本研究将探讨如何运用深度学习技术，智能检测暴力行为，以更好地保障公共安全。

YOLOv8作为一种尖端的、最先进的（SOTA）模型，具备在大型数据集上进行训练的能力，并能在各种硬件平台上运行，从CPU到GPU。它建立在先前YOLO系列模型的成功基础上，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。这使得YOLOv8成为开发打架斗殴行为检测系统的理想选择。

基于YOLOv8的打架斗殴检测系统具有重要的背景和意义。首先，基于YOLOv8的打架斗殴检测系统利用深度学习算法，可以实现对打架斗殴行为的自动化识别和检测。这种系统不仅提高了检测的准确性，还减少了对人力资源的依赖，使得打架斗殴事件能够被及时发现并采取相应的措施。在公共场所如商场、地铁站等，安装打架斗殴检测系统可以帮助监控人员及时发现异常情况，从而防止潜在的安全隐患。

综上所述，基于YOLOv8的打架斗殴检测系统具有重要的研究意义和应用价值，不仅可以提高检测的准确性和效率，还可以保护人们的生命财产安全，推动人工智能技术在安全领域的应用。

1.数据集

使用的打架斗殴图片数据集为自制数据集。数据集制作的具体步骤是，在网上爬取了2831张打架斗殴图片。然后使用labeling标注图片，将图片分为一类：fight。数据集格式保存为YOLO格式，并按80%、20%的比例划分为训练集和验证集。数据集样张如图3.1所示。转化为txt格式如图3.2所示

图3.1 数据集样张 

图3.2 txt格式样张

2.数据增强

本项目涉及到的数据增强方法主要有以下几种：

1.对原图做数据增强