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- 基于YOLOv8的校园安全隐患识别系统研究与实现
本文提出并实现了一种基于YOLOv8目标检测算法的校园安全隐患识别系统，可对校园场景中6类典型安全隐患(人员摔倒、交通事故、物品破坏、斗殴行为、火灾、盗窃行为)进行自动识别与实时预警
研究过程中，首先构建了规模为2266张图像的校园安全隐患专用数据集，同时提供PascalVOC与YOLO两种标注格式，确保数据兼容性与可用性;其次基于Ultralytics框架配置YOLOv8模型训练流程，通过优化训练参数、分析损失函数收敛趋势与性能指标变化，实现模型精度与效率的平衡;最终基于Flask框架开发Web应用系统，集成图片上传检测、桌面实时监测、录屏存证、历史记录回溯等功能，形成“数据采集-模型训练-功能实现-实际应用”的完整技术链条。
实验结果表明，该系统在验证集上的综合平均精度均值(mAP50)达到0.979，mAP50-95达到0.784，其中人员摔倒(Fall-person)、物品破坏(breaking)、斗殴(fight)、盗窃(thief)四类隐患的识别精确率与召回率均接近100%，火灾(fire)与交通事故(accident)的识别性能也满足实际应用需求。系统整体检测延迟低、稳定性高，可有效弥补传统校园安全管理的短板，为构建"智慧。校园”安全防控体系提供技术支撑。
注意:本项目含金量很高，是今年给别人定制的，后面由于客户未支付尾款，所以作为成品出售。既有研究又有系统实现。行文规范，采用flask框架。还有讲解视频，性价比很高。
