摘要：随着人工智能技术的发展，基于计算机视觉的行为检测系统逐渐成为公共安全领域的重要工具。本研究提出了一种基于YOLOv11模型的行为异常检测与智能识别系统。该系统能够实时监控公共场所中的员工行为，通过视频监控和图像识别技术，识别四种主要的异常行为：涉嫌打架、涉嫌斗殴、涉嫌抢劫和涉嫌盗窃。系统采用YOLOv11进行目标检测，结合多种数据处理方法进行异常行为识别，并通过语音告警和邮件告警系统及时通知相关人员，确保安全事件得到快速响应。

论文概述

随着人工智能技术的快速发展，基于计算机视觉的行为检测系统在公共安全领域中逐渐成为不可或缺的工具。尤其在监控和管理公共场所的安全方面，行为异常检测系统的应用具有重要意义。本论文提出了一种基于YOLOv11模型的行为异常检测与智能识别系统，能够通过实时视频监控与图像识别技术，识别并分析四种主要的异常行为：涉嫌打架、涉嫌斗殴、涉嫌抢劫和涉嫌盗窃。

该系统通过采用YOLOv11深度学习模型进行目标检测，结合多种数据处理方法，精确识别异常行为。系统提供了友好的用户界面，支持单张图像检测和视频流实时分析，能够显示检测结果，包括行为类别、置信度、检测时间等信息。在检测到异常行为时，系统会通过语音告警和邮件告警功能及时通知相关人员，确保安全事件能够迅速得到响应。

为了验证系统的性能，本研究在多个实际场景中进行了实验评估。实验结果表明，系统在各种环境中的适应性和稳定性较好，能够有效提高公共场所的安全性。此外，系统还提供了数据保存、CSV导出、告警配置等功能，便于后期数据分析和审计。

统计信息

论文目录

配套项目

项目代码：基于YOLO11的人员异常行为检测与识别智能安防监控系统 需要另外购买。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
论文编号：Doc-23
原创声明：本项目为原创作品

开源协议

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