基于 YOLO姿态估计的斗殴检测智能监控系统（YOLO+数据集+模型+代码+训练过程+详细文档）
YOLOv8-Pose 姿态估计 | 实时暴力行为检测 | AI 智能监控
github地址：https://github.com/wuyoueeee/APD
摘要
随着社会公共安全需求的日益增长，智能视频监控技术在城市安防体系中扮演着愈发重要的角色。传统的视频监控依赖人工目视巡检，存在效率低、响应慢、漏检率高等问题。本文设计并实现了一套基于 YOLOv8-Pose 人体关键点检测的斗殴行为智能监控系统，通过对监控画面中人体 17 个 COCO 关键点的提取与分析，自动识别攻击性姿态和暴力行为。系统采用多人贴近度分析算法，对斗殴严重程度进行三级分级评估（低/中/高），并支持单张图像分析、批量筛查、视频逐帧检测和实时摄像头流监控等多种工作模式。系统基于 Gradio 框架构建了专业的安防监控风格 Web 交互界面，支持 LLaVA 多模态大模型的深度暴力行为语义分析，以及事件记录的持久化存储与 CSV 导出。实验表明，系统在 Aggressive_Poses_Dataset 上训练后 mAP@50 达到 0.995，能够有效识别监控场景中的攻击性姿态和斗殴行为。
关键词：斗殴检测；姿态估计；YOLOv8-Pose；深度学习；智能监控；COCO关键点
一、研究背景与意义
1.1 研究背景
近年来，公共场所暴力事件频发，校园欺凌、街头斗殴、娱乐场所冲突等暴力行为对社会治安构成严重威胁。传统的视频监控系统存在以下不足：
- 被动监控：摄像头仅负责画面记录，无法主动识别正在发生的暴力行为；
- 人工巡检效率低：安保人员难以同时关注几十甚至上百路视频画面，响应延迟严重；
- 事后追责而非事前预防：大部分监控录像仅在事发后被调取，缺乏实时预警能力。
1.2 研究意义
本系统利用深度学习姿态估计技术，实现了对监控画面中人体攻击性姿态的自动检测，具有以下重要意义：
- 实时预警：在暴力行为发生的第一时间触发告警，为安保人员争取宝贵的响应时间；
- 降低人力成本：自动化检测替代人工巡检，显著降低安保运营成本；
- 分级响应：根据斗殴严重程度（低/中/高）采取差异化处置策略，避免过度响应或响应不足；
- 数据留存：完整记录每次检测事件的截图、时间戳与AI分析报告，形成可追溯的安防数据链。
二、数据集介绍
2.1 数据集来源
本系统使用的训练数据为 Simuletic - CCTV Aggressive Poses & Fight Detection Dataset，是一个专为监控场景下的攻击性姿态检测设计的小规模数据集。
2.2 数据格式
数据集采用 YOLO 姿态关键点标注格式，每张图片对应一个同名 .txt 标签文件。标签文件中每一行代表一个人体实例，格式如下：
<class_id> <x1> <y1> <v1> <x2> <y2> <v2> ... <x17> <y17> <v17>
- class_id：目标类别编号，本数据集仅有
0（person，攻击性姿态）； - x, y：关键点归一化坐标，范围为 [0, 1]，表示关键点在图像中的相对位置；
- v：关键点可见性标志，
0表示不可见，1表示可见但被遮挡，2表示清晰可见。
2.3 COCO 17 关键点定义
数据集采用 COCO（Common Objects in Context）标准人体关键点格式，共 17 个关键点：
| 序号 | 关键点名称 | 英文名称 | 所属部位 |
|---|---|---|---|
| 0 | 鼻子 | nose | 头部 |
| 1 | 左眼 | left_eye | 头部 |
| 2 | 右眼 | right_eye | 头部 |
| 3 | 左耳 | left_ear | 头部 |
| 4 | 右耳 | right_ear | 头部 |
| 5 | 左肩 | left_shoulder | 上肢 |
| 6 | 右肩 | right_shoulder | 上肢 |
| 7 | 左肘 | left_elbow | 上肢 |
| 8 | 右肘 | right_elbow | 上肢 |
| 9 | 左腕 | left_wrist | 上肢 |
| 10 | 右腕 | right_wrist | 上肢 |
| 11 | 左髋 | left_hip | 躯干 |
| 12 | 右髋 | right_hip | 躯干 |
| 13 | 左膝 | left_knee | 下肢 |
| 14 | 右膝 | right_knee | 下肢 |
| 15 | 左踝 | left_ankle | 下肢 |
| 16 | 右踝 | right_ankle | 下肢 |
2.4 骨架连接定义
系统在可视化时绘制 16 条骨架连线，形成完整的人体姿态骨架：
- 面部：(0-1), (0-2), (1-3), (2-4) —— 鼻-眼-耳连线
- 上肢：(5-7), (7-9), (6-8), (8-10) —— 肩-肘-腕连线
- 肩部：(5-6) —— 左右肩连线
- 躯干：(5-11), (6-12), (11-12) —— 肩-髋连线
- 下肢：(11-13), (13-15), (12-14), (14-16) —— 髋-膝-踝连线
2.5 数据集统计
| 项目 | 数值 |
|---|---|
| 原始图片总数 | 103 张 |
| 训练集 | 83 张 (80%) |
| 验证集 | 20 张 (20%) |
| 类别数 | 1 类（person，攻击性姿态） |
| 关键点数 | 17 个 COCO 关键点 |
| 标注格式 | YOLO Pose (x, y, visibility) |
| 图片场景 | CCTV 监控视角 |
| 数据分割方式 | 随机打乱后按 80/20 比例分割 |
| 随机种子 | 42（保证可复现） |
2.6 数据集目录结构
data/
├── Aggressive_Poses_Dataset/ # 原始数据集
│ ├── data.yaml # 数据集配置文件
│ ├── images/ # 103 张原始图片
│ │ ├── aggressive_pose_1.jpg
│ │ ├── aggressive_pose_2.jpg
│ │ └── ...
│ └── labels/ # 103 个关键点标签
│ ├── aggressive_pose_1.txt
│ ├── aggressive_pose_2.txt
│ └── ...
└── fight_dataset/ # 处理后的训练/验证集
├── data.yaml # 训练用数据配置
├── images/
│ ├── train/ # 训练集图片 (83 张)
│ └── val/ # 验证集图片 (20 张)
└── labels/
├── train/ # 训练集标签 (83 个)
└── val/ # 验证集标签 (20 个)
三、系统架构设计
3.1 总体架构
系统采用模块化分层架构设计，自上而下分为展示层、业务层、引擎层和数据层：
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ 展示层 (Presentation) │
│ Gradio Web UI │ 实时视频流 │ 检测结果可视化 │
├──────────────────────────────────────────────────────┤
│ 业务层 (Business) │
│ 斗殴检测调度 │ 严重程度评估 │ LLaVA 深度分析 │
│ 事件记录管理 │ CSV 导出 │ HTML 报告生成 │
├──────────────────────────────────────────────────────┤
│ 引擎层 (Engine) │
│ YOLOv8-Pose │ 骨架绘制 │ 多人贴近度分析 │
│ Ultralytics │ PyTorch │ OpenCV │
├──────────────────────────────────────────────────────┤
│ 数据层 (Data) │
│ Aggressive Poses Dataset │ SQLite 事件数据库 │
│ 训练/验证/测试集 │ 配置文件 (YAML) │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
3.2 系统检测流程
监控画面输入
│
▼
YOLOv8-Pose 姿态估计模型
│
▼
17 关键点提取 + 人体边界框
│
├─► 绘制红色骨架 (仅限攻击性姿态)
├─► 绘制红色边界框 + 置信度
│
▼
多人贴近度分析
│
├─► 1 人 → 低风险 (LOW) → 记录事件
├─► 2 人 → 距离 < 25%帧宽 → 高风险 (HIGH) → 告警 + 标记
├─► 2 人 → 距离 ≥ 25%帧宽 → 中风险 (MEDIUM) → 记录 + 告警
└─► 3+ 人 → 高风险 (HIGH) → 告警 + 标记
│
▼
输出: 标注画面 + 严重等级 + AI分析报告 + 事件记录
3.3 代码模块划分
| 模块文件 | 功能说明 |
|---|---|
src/yolo_detector.py |
YOLOv8-Pose 检测器核心：模型加载、训练、预测、骨架与边界框绘制 |
src/fight_detection_system.py |
斗殴检测业务逻辑：严重程度评估、单图/视频/批量/实时帧处理 |
src/llava_analyzer.py |
LLaVA 多模态大模型接口：暴力行为深度语义分析 |
src/history_manager.py |
事件记录数据库：SQLite 存储、查询统计、CSV 导出 |
src/web_interface_advanced.py |
Gradio Web 界面：6 个功能 Tab 的完整交互逻辑 |
src/gpu_utils.py |
GPU 硬件检测与信息格式化工具 |
3.4 入口脚本
| 脚本 | 用途 |
|---|---|
train.py |
模型训练入口：自动分割数据集并启动训练 |
detect.py |
命令行检测入口：支持单张/批量检测 |
validate.py |
模型验证入口：输出 mAP 等评估指标 |
run_web_advanced.py |
Web 界面启动器 |
prepare_fight_dataset.py |
数据集准备脚本：原始数据 → 训练/验证集 |
四、核心技术
4.1 YOLOv8-Pose 姿态估计
YOLOv8-Pose 是 Ultralytics 在 YOLOv8 目标检测架构基础上扩展的姿态估计模型。与标准 YOLOv8 不同，姿态估计模型在检测边界框的同时预测每个人体实例的 17 个 COCO 关键点及其置信度。
本系统选用 yolov8n-pose.pt（nano 版本）作为基础模型，该模型在 COCO-Pose 数据集上预训练，具备良好的人体姿态先验知识。通过在 Aggressive_Poses_Dataset 上进行迁移学习微调，模型能够有效识别监控画面中的攻击性姿态。
关键训练参数：
- 输入尺寸：640×640 像素
- 优化器：SGD with momentum
- 学习率策略：余弦退火衰减
- 早停机制：patience=30（30 轮无改善自动停止）
- 混合精度训练：AMP 自动混合精度（加速训练、降低显存占用）
4.2 斗殴严重程度评估算法
本系统设计了基于多人空间关系的斗殴严重程度评估算法：
算法：斗殴严重程度评估
输入：检测到的人员列表 detections，帧宽度 frame_width
输出：严重等级 (LOW/MEDIUM/HIGH)，描述文本
1. count = len(detections)
2. if count == 0:
return "NONE"
3. if count >= 3:
return "HIGH", "多人斗殴" // 3人及以上直接判定为高危
4. if count == 2:
// 计算两人的中心点距离
cx1, cy1 = (bbox[0] + bbox[2]) / 2, (bbox[1] + bbox[3]) / 2
cx2, cy2 = (bbox[0] + bbox[2]) / 2, (bbox[1] + bbox[3]) / 2
dist = sqrt((cx1 - cx2)^2 + (cy1 - cy2)^2)
close_threshold = frame_width * 0.25 // 帧宽的25%为近距离阈值
if dist < close_threshold:
return "HIGH", "近距离扭打"
else:
return "MEDIUM", "可疑活动"
5. if count == 1:
return "LOW", "攻击性个体"
阈值设定依据：当两人中心距离小于画面宽度的 25% 时，考虑到人体边界框本身约占画面宽度的 10%-15%，此时两个边界框已大量重叠，极可能发生肢体接触，应判定为近距离扭打。
4.3 多人贴近度分析
系统采用 欧氏距离 度量两人之间的空间接近程度：
d = ( c x 1 − c x 2 ) 2 + ( c y 1 − c y 2 ) 2 d = \sqrt{(cx_1 - cx_2)^2 + (cy_1 - cy_2)^2} d=(cx1−cx2)2+(cy1−cy2)2
其中 ( c x i , c y i ) (cx_i, cy_i) (cxi,cyi) 为第 i i i 个人体边界框的中心点坐标。通过判别人体边界框中心距离是否低于阈值，辅助判断多人是否存在扭打行为。
4.4 LLaVA 多模态深度分析（可选模块）
系统可选集成 LLaVA（Large Language and Vision Assistant）多模态大模型，通过 Ollama 本地部署，对检测到事件的画面进行深度语义分析。LLaVA 能够理解画面中的人物交互关系、肢体动作语义，并生成专业的暴力行为评估报告，包括：
- 姿态识别：判断攻击性姿态类型（出拳、踢腿、推搡、扭打等）
- 人数确认：识别画面中的涉事人员数量
- 暴力等级评估：轻度推搡 / 中度肢体冲突 / 重度斗殴
- 处置建议：人工介入、报警、疏散等安保措施建议
五、系统功能
5.1 功能总览
| 功能模块 | 说明 |
|---|---|
| 单张监控画面分析 | 上传图片，检测攻击性姿态，可视化骨架，评估严重等级 |
| 批量监控截图筛查 | 批量上传多张图片，批量检测并生成结果 ZIP 包 |
| 录像分析 | 上传视频文件，逐帧检测并输出标注后的视频 |
| 实时视频流监控 | 接入摄像头，实时流式检测斗殴行为 |
| 事件记录管理 | 查看、导出、清空历史检测记录 |
| 模型训练 | Web 界面直接启动模型微调，实时查看训练进度 |
5.2 斗殴严重程度分级与响应策略
| 等级 | 条件 | 视觉标识 | 响应方式 |
|---|---|---|---|
| 高 (HIGH) | 3 人以上 或 2 人近距离扭打 | 深红色 (#dc2626) | 记录 + 蜂鸣告警 + 屏幕标记 |
| 中 (MEDIUM) | 2 人中等距离 | 橙色 (#f59e0b) | 记录 + 蜂鸣告警 |
| 低 (LOW) | 1 人攻击性姿态 | 黄色 (#eab308) | 仅记录事件 |
| 无 (NONE) | 未检测到人员 | 绿色 (#10b981) | 无操作 |
六、项目部署说明
6.1 环境要求
| 依赖项 | 版本要求 | 说明 |
|---|---|---|
| Python | 3.9 - 3.11 | 推荐 3.10 |
| PyTorch | 2.1.2+ (CUDA 11.8) | GPU 训练推荐，CPU 推理可用 |
| CUDA | 11.8 (可选) | GPU 加速需要 NVIDIA 显卡 |
| Ultralytics | 8.3.162 | YOLOv8 核心框架 |
| Gradio | 4.8.0 | Web 界面框架 |
| OpenCV | 4.12.0 | 图像与视频处理 |
| Ollama | 最新版 (可选) | LLaVA 多模态分析依赖 |
6.2 安装步骤
Step 1：克隆/解压项目
cd APD
Step 2：安装 Python 依赖
pip install -r requirements.txt
核心依赖将自动安装：torch, ultralytics, gradio, opencv-python, numpy, pandas, PyYAML, Pillow
Step 3：（可选）安装 Ollama 并拉取 LLaVA 模型
如需启用 AI 深度暴力行为分析功能：
# 访问 https://ollama.com 下载并安装 Ollama
ollama pull llava
Step 4：准备数据集并训练模型
# 分割数据集
python prepare_fight_dataset.py
# 开始训练（CPU）
python train.py --epochs 200 --batch 8
# 开始训练（GPU - 需修改 config.yaml 中 device 为 0）
python train.py --epochs 200 --batch 16
训练完成后，最佳模型权重将保存在 runs/train/fight_detect/weights/best.pt。
Step 5：启动 Web 界面
python run_web_advanced.py
在浏览器中访问 http://localhost:7860 即可使用。
6.3 GPU 配置说明
默认配置使用 CPU 进行推理和训练。如需启用 GPU 加速：
- 编辑
config.yaml，将yolov8.train.device修改为0（单卡）或0,1（多卡）； - 确保 CUDA 版本与 PyTorch 版本兼容；
- 训练时使用
python check_gpu.py验证 GPU 可用性。
6.4 配置文件说明
系统通过 config.yaml 进行全局配置，关键配置项：
- yolov8.model_size：模型规格（n/s/m/l/x），影响精度与速度的权衡
- yolov8.train.epochs：训练轮数，小数据集建议 200
- yolov8.train.batch_size：批次大小，CPU 建议 8，GPU 可调至 16-32
- yolov8.train.device：
cpu或 GPU 索引0 - yolov8.inference.conf_threshold：检测置信度阈值（默认 0.4）
- llava.ollama_model：LLaVA 模型名称
- web.port：Web 界面端口号
- system.output_dir：检测结果输出目录
七、使用手册
7.1 单张监控画面分析
- 打开 Web 界面，进入「单张监控画面」标签页；
- 上传监控截图（支持 JPG/PNG）、粘贴剪贴板图片或使用摄像头拍照；
- 调节「检测灵敏度」滑块（建议 0.35-0.5，值越低越敏感）；
- 可选勾选「AI 深度行为分析」以启用 LLaVA 分析；
- 点击「立即扫描」；
- 查看标注结果与 AI 评估报告。
7.2 批量监控截图筛查
- 进入「批量监控截图」标签页；
- 上传多张监控截图；
- 点击「开始扫描」；
- 下载
fight_results.zip获取全部标注结果； - 查看事件统计表格。
7.3 录像分析
- 进入「录像分析」标签页；
- 上传视频文件（支持 MP4/AVI/MOV/MKV）；
- 点击「分析视频」；
- 查看并下载标注后的视频。
7.4 实时视频流监控
- 进入「实时视频流监控」标签页；
- 点击「启动监控」以激活摄像头；
- 系统实时检测画面中的攻击性姿态并标注；
- 点击「停止监控」以关闭摄像头。
7.5 事件记录管理
- 进入「事件记录」标签页；
- 查看监控概览统计数据；
- 点击「导出 CSV」下载事件记录；
- 点击「刷新」更新记录列表；
- 点击「清空记录」删除所有历史数据。
7.6 模型训练
- 进入「模型训练」标签页；
- 点击「检查硬件环境」确认设备信息；
- 设置训练参数（训练轮数、批次大小等）；
- 点击「启动训练」开始微调；
- 实时查看训练进度与终端日志；
- 训练完成后点击「重载模型」加载最佳权重。
八、实验结果
8.1 训练结果
在 Aggressive_Poses_Dataset 上使用 yolov8n-pose.pt 预训练权重进行微调：
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| mAP@50 | 0.995 |
| mAP@50-95 | 0.946 |
| 训练集 | 83 张 |
| 验证集 | 20 张 |
| 训练轮数 | 200 |
| 批次大小 | 8 |
| 输入尺寸 | 640×640 |
| 训练设备 | CPU |
8.2 检测效果
系统在多类测试场景下的检测表现：
- 单人攻击性姿态：置信度 > 90%，骨架可视化准确
- 双人近距离场景：正确识别为高风险，两人边界框中心距离 < 25% 帧宽
- 多人场景（3+）：自动判定为多人斗殴，触发最高级别告警
九、目录结构
APD/
├── config.yaml # 系统全局配置文件
├── requirements.txt # Python 依赖清单
├── README.md # 项目文档（本文档）
│
├── train.py # 训练入口脚本
├── detect.py # 命令行检测入口
├── validate.py # 模型验证入口
├── run_web_advanced.py # Web 界面启动器
├── prepare_fight_dataset.py # 数据集预处理脚本
├── check_gpu.py # GPU 环境检测
│
├── src/ # 核心源代码
│ ├── __init__.py # 模块导出
│ ├── yolo_detector.py # YOLOv8-Pose 检测器
│ ├── fight_detection_system.py # 斗殴检测核心逻辑
│ ├── llava_analyzer.py # LLaVA 多模态分析器
│ ├── history_manager.py # 事件记录数据库
│ ├── web_interface_advanced.py # Gradio Web 界面
│ └── gpu_utils.py # GPU 工具函数
│
├── data/ # 数据集
│ ├── Aggressive_Poses_Dataset/ # 原始数据集 (103 张)
│ │ ├── data.yaml
│ │ ├── images/ # 原始图片
│ │ └── labels/ # 关键点标注
│ └── fight_dataset/ # 训练/验证集 (80/20 分割)
│ ├── data.yaml
│ ├── images/
│ │ ├── train/ # 训练图片 (83 张)
│ │ └── val/ # 验证图片 (20 张)
│ └── labels/
│ ├── train/ # 训练标签
│ └── val/ # 验证标签
│
├── outputs/ # 检测结果输出
├── runs/ # 模型训练输出
│ └── train/fight_detect/weights/
│ └── best.pt # 最佳模型权重
├── logs/ # 系统日志
└── models/ # 模型存储
AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念，把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起，为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。
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