基于注意力机制YOLO的异常行为识别：打架/跌倒检测系统实战
摘要
随着公共安全需求的日益增长，智能安防监控中的异常行为识别技术成为研究热点。本文提出了一种基于注意力机制改进的YOLOv8异常行为识别模型，专门针对监控场景中的打架斗殴和人员跌倒两类高危事件进行实时检测。通过引入CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制，模型能够更好地聚焦于关键区域，显著提升复杂场景下的检测精度。本文将详细阐述数据集构建、模型改进原理、训练流程、代码实现以及性能评估，提供一套完整的端到端解决方案，并给出可直接运行的完整代码。
1. 引言
1.1 研究背景
在智慧城市建设的大背景下，公共安全监控系统已遍布城市各个角落。然而，传统监控系统仍然依赖人工值守，存在以下问题：
人力成本高：24小时不间断监控需要大量人力
响应滞后：人员疲劳易导致漏报、误报
被动式监控：无法主动预警异常事件
因此，开发能够自动识别异常行为的智能监控系统具有重要现实意义。
1.2 异常行为识别的重要性
打架斗殴和人员跌倒是公共场所最常见的高危异常行为：
打架斗殴：可能升级为严重暴力事件，需及时干预
人员跌倒：对老年人、病患可能危及生命，需快速响应