基于深度学习YOLOv8的危险武器识别检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型） 一、项目介绍摘要本项目基于YOLOv8目标检测算法开发了一套危险武器刀具智能识别系统专门用于实时检测监控场景中的刀具以提升公共安全防范能力。系统以Knife作为唯一检测类别通过深度学习模型对图像或视频流进行分析能够快速、准确地识别并定位刀具适用于安检、公共场所监控、校园安全等场景。数据集包含训练集6675张图像和验证集2514张图像经过数据增强、模型调优和迁移学习系统在复杂环境下仍能保持较高的检测精度和鲁棒性。该解决方案可集成到安防摄像头、智能安检门、无人机巡检等设备中为安全防护提供实时预警降低暴力事件风险。项目意义1. 提升公共安全防范能力刀具是常见的危险物品可能被用于暴力犯罪、恐怖袭击等恶性事件。传统安检依赖人工检查或金属探测效率较低且容易遗漏。本系统采用AI视觉检测技术可自动扫描监控画面实时发现可疑刀具并触发警报或联动安保系统大幅提升危险物品的识别效率助力智慧安防体系建设。2. 减少人工监控疲劳提高响应速度人工监控存在注意力分散、疲劳等问题难以长时间保持高效。本系统可7×24小时不间断运行自动分析监控画面减少人力依赖。一旦检测到刀具可立即通知安保人员缩短应急响应时间降低潜在危害。3. 适用于多种安防场景机场、地铁、车站安检辅助X光机或人工检查提高危险物品检出率。校园、商场、娱乐场所实时监控公共区域预防持刀伤人事件。无人机巡检在大型活动或重点区域进行空中巡逻扩大监控范围。智慧警务结合公安监控系统协助追踪可疑人员提升执法效率。4. 数据驱动优化安防策略系统可记录刀具出现的频率、位置、时间等数据帮助安保部门分析高风险区域和时段优化巡逻和安检策略。长期积累的数据还可用于训练更精准的模型适应不同光照、遮挡等复杂场景。5. 推动AI技术在安防领域的落地本项目展示了计算机视觉在公共安全领域的实际应用价值为AI安防提供了可落地的解决方案。未来可扩展至其他危险物品如枪支、爆炸物的检测形成更全面的智能安防体系。6. 社会效益与经济效益降低犯罪率通过智能预警减少刀具相关暴力事件。节省人力成本减少对大量安保人员的依赖提高监控效率。提升应急能力快速发现威胁为处置争取宝贵时间。总结本系统利用YOLOv8高效、精准的目标检测能力为公共安全提供了一种智能化、自动化的刀具识别方案。相较于传统安防手段该系统具备实时性高、适应性强、可扩展性好等优势适用于多种安防场景具有重要的社会价值和商业潜力。未来可结合边缘计算、5G等技术进一步优化部署方案推动智慧安防的普及与发展。目录一、项目介绍摘要项目意义1. 提升公共安全防范能力2. 减少人工监控疲劳提高响应速度3. 适用于多种安防场景4. 数据驱动优化安防策略5. 推动AI技术在安防领域的落地6. 社会效益与经济效益总结二、项目功能展示系统功能图片检测视频检测摄像头实时检测三、数据集介绍数据集概述数据集特点数据集配置文件数据集制作流程四、项目环境配置创建虚拟环境pycharm中配置anaconda安装所需要库五、模型训练训练代码训练结果六、核心代码​编辑七、项目源码(视频简介内)基于深度学习YOLOv8的危险武器识别检测系统YOLOv8YOLO数据集UI界面Python项目源码模型_哔哩哔哩_bilibili基于深度学习YOLOv8的危险武器识别检测系统YOLOv8YOLO数据集UI界面Python项目源码模型二、项目功能展示系统功能✅图片检测可对图片进行检测返回检测框及类别信息。✅视频检测支持视频文件输入检测视频中每一帧的情况。✅摄像头实时检测连接USB 摄像头实现实时监测。✅参数实时调节置信度和IoU阈值图片检测该功能允许用户通过单张图片进行目标检测。输入一张图片后YOLO模型会实时分析图像识别出其中的目标并在图像中框出检测到的目标输出带有目标框的图像。批量图片检测用户可以一次性上传多个图片进行批量处理。该功能支持对多个图像文件进行并行处理并返回每张图像的目标检测结果适用于需要大规模处理图像数据的应用场景。视频检测视频检测功能允许用户将视频文件作为输入。YOLO模型将逐帧分析视频并在每一帧中标记出检测到的目标。最终结果可以是带有目标框的视频文件或实时展示适用于视频监控和分析等场景。摄像头实时检测该功能支持通过连接摄像头进行实时目标检测。YOLO模型能够在摄像头拍摄的实时视频流中进行目标检测实时识别并显示检测结果。此功能非常适用于安防监控、无人驾驶、智能交通等应用提供即时反馈。核心特点高精度基于YOLO模型提供精确的目标检测能力适用于不同类型的图像和视频。实时性特别优化的算法使得实时目标检测成为可能无论是在视频还是摄像头实时检测中响应速度都非常快。批量处理支持高效的批量图像和视频处理适合大规模数据分析。三、数据集介绍数据集概述本项目构建了一个专门针对危险武器当前主要为刀具的检测数据集总样本量达9199张图像分为6675张训练样本和2514张验证样本。数据集涵盖了多种场景、光照条件和刀具类型确保模型具有良好的泛化能力。数据集特点多样性丰富包含厨房刀具、折叠刀、瑞士军刀等多种刀具类型覆盖手持、放置、半遮挡等多种呈现方式涉及室内、室外、白天、夜晚等不同环境包含不同角度、距离和尺度的刀具图像标注精细所有刀具均用矩形框精确标注标注信息包含类别和边界框坐标对部分困难样本如遮挡、模糊进行了特别标注数据平衡性正负样本比例合理不同场景和刀具类型的分布均衡避免了数据偏差导致的模型偏见质量保障经过严格的质量控制剔除低质量图像对标注结果进行了多轮校验包含一定比例的困难样本以提高模型鲁棒性数据集配置文件数据集采用YOLO格式的标准配置文件结构train: F:\危险武器识别检测数据集\train\images val: F:\危险武器识别检测数据集\valid\images test: nc: 1 names: [Knife]数据集制作流程数据收集阶段从公开数据源获取部分基础刀具图像通过实地拍摄收集多样化样本使用网络爬虫获取补充图像(注意版权)人工模拟各种可能出现的使用场景数据清洗阶段去除模糊、低分辨率、无关的图像检查并删除重复样本调整图像格式和尺寸统一性对敏感信息进行脱敏处理标注阶段使用LabelImg等工具进行边界框标注采用多人标注-交叉验证机制保证质量对争议样本进行专家评审导出YOLO格式的标注文件数据集划分按约7:3比例划分训练集和验证集确保各类别在两组中分布均衡避免相同场景出现在不同集合中增强与扩充应用旋转、翻转、色彩调整等基础增强添加合成遮挡和背景变换控制增强幅度避免引入噪声质量控制统计各类别分布情况检查标注一致性和准确性验证数据加载和解析的正确性四、项目环境配置创建虚拟环境首先新建一个Anaconda环境每个项目用不同的环境这样项目中所用的依赖包互不干扰。终端输入conda create -n yolov8 python3.9激活虚拟环境conda activate yolov8安装cpu版本pytorchpip install torch torchvision torchaudiopycharm中配置anaconda安装所需要库pip install -r requirements.txt五、模型训练训练代码from ultralytics import YOLO model_path yolov8s.pt data_path datasets/data.yaml if __name__ __main__: model YOLO(model_path) results model.train(datadata_path, epochs500, batch64, device0, workers0, projectruns/detect, nameexp, )根据实际情况更换模型 yolov8n.yaml (nano)轻量化模型适合嵌入式设备速度快但精度略低。 yolov8s.yaml (small)小模型适合实时任务。 yolov8m.yaml (medium)中等大小模型兼顾速度和精度。 yolov8b.yaml (base)基本版模型适合大部分应用场景。 yolov8l.yaml (large)大型模型适合对精度要求高的任务。--batch 64每批次64张图像。--epochs 500训练500轮。--datasets/data.yaml数据集配置文件。--weights yolov8s.pt初始化模型权重yolov8s.pt是预训练的轻量级YOLO模型。训练结果六、核心代码from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap, QIcon from PyQt5.QtWidgets import (QFileDialog, QMessageBox, QTableWidgetItem, QStyledItemDelegate, QHeaderView) import cv2 import numpy as np from ultralytics import YOLO import os import datetime import sys class CenteredDelegate(QStyledItemDelegate): def initStyleOption(self, option, index): super().initStyleOption(option, index) option.displayAlignment Qt.AlignCenter class Ui_MainWindow(object): def setupUi(self, MainWindow): MainWindow.setObjectName(MainWindow) MainWindow.resize(1400, 900) MainWindow.setWindowTitle(YOLOv8 目标检测系统) # 设置窗口图标 if hasattr(sys, _MEIPASS): icon_path os.path.join(sys._MEIPASS, icon.ico) else: icon_path icon.ico if os.path.exists(icon_path): MainWindow.setWindowIcon(QIcon(icon_path)) self.centralwidget QtWidgets.QWidget(MainWindow) self.centralwidget.setObjectName(centralwidget) # 主布局 self.main_layout QtWidgets.QHBoxLayout(self.centralwidget) self.main_layout.setContentsMargins(10, 10, 10, 10) self.main_layout.setSpacing(15) # 左侧布局 (图像显示) self.left_layout QtWidgets.QVBoxLayout() self.left_layout.setSpacing(15) # 原始图像组 self.original_group QtWidgets.QGroupBox(原始图像) self.original_group.setMinimumHeight(400) self.original_img_label QtWidgets.QLabel() self.original_img_label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter) self.original_img_label.setText(等待加载图像...) self.original_img_label.setStyleSheet(background-color: #F0F0F0; border: 1px solid #CCCCCC;) original_layout QtWidgets.QVBoxLayout() original_layout.addWidget(self.original_img_label) self.original_group.setLayout(original_layout) self.left_layout.addWidget(self.original_group) # 检测结果图像组 self.result_group QtWidgets.QGroupBox(检测结果) self.result_group.setMinimumHeight(400) self.result_img_label QtWidgets.QLabel() self.result_img_label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter) self.result_img_label.setText(检测结果将显示在这里) self.result_img_label.setStyleSheet(background-color: #F0F0F0; border: 1px solid #CCCCCC;) result_layout QtWidgets.QVBoxLayout() result_layout.addWidget(self.result_img_label) self.result_group.setLayout(result_layout) self.left_layout.addWidget(self.result_group) self.main_layout.addLayout(self.left_layout, stretch3) # 右侧布局 (控制面板) self.right_layout QtWidgets.QVBoxLayout() self.right_layout.setSpacing(15) # 模型选择组 self.model_group QtWidgets.QGroupBox(模型设置) self.model_group.setStyleSheet(QGroupBox { font-weight: bold; }) self.model_layout QtWidgets.QVBoxLayout() # 模型选择 self.model_combo QtWidgets.QComboBox() self.model_combo.addItems([best.pt]) self.model_combo.setCurrentIndex(0) # 加载模型按钮 self.load_model_btn QtWidgets.QPushButton( 加载模型) self.load_model_btn.setIcon(QIcon.fromTheme(document-open)) self.load_model_btn.setStyleSheet( QPushButton { padding: 8px; background-color: #4CAF50; color: white; border-radius: 4px; } QPushButton:hover { background-color: #45a049; } ) self.model_layout.addWidget(self.model_combo) self.model_layout.addWidget(self.load_model_btn) self.model_group.setLayout(self.model_layout) self.right_layout.addWidget(self.model_group) # 参数设置组 self.param_group QtWidgets.QGroupBox(检测参数) self.param_group.setStyleSheet(QGroupBox { font-weight: bold; }) self.param_layout QtWidgets.QFormLayout() self.param_layout.setLabelAlignment(Qt.AlignLeft) self.param_layout.setFormAlignment(Qt.AlignLeft) self.param_layout.setVerticalSpacing(15) # 置信度滑块 self.conf_slider QtWidgets.QSlider(Qt.Horizontal) self.conf_slider.setRange(1, 99) self.conf_slider.setValue(25) self.conf_value QtWidgets.QLabel(0.25) self.conf_value.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.conf_value.setStyleSheet(font-weight: bold; color: #2196F3;) # IoU滑块 self.iou_slider QtWidgets.QSlider(Qt.Horizontal) self.iou_slider.setRange(1, 99) self.iou_slider.setValue(45) self.iou_value QtWidgets.QLabel(0.45) self.iou_value.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.iou_value.setStyleSheet(font-weight: bold; color: #2196F3;) self.param_layout.addRow(置信度阈值:, self.conf_slider) self.param_layout.addRow(当前值:, self.conf_value) self.param_layout.addRow(QtWidgets.QLabel()) # 空行 self.param_layout.addRow(IoU阈值:, self.iou_slider) self.param_layout.addRow(当前值:, self.iou_value) self.param_group.setLayout(self.param_layout) self.right_layout.addWidget(self.param_group) # 功能按钮组 self.func_group QtWidgets.QGroupBox(检测功能) self.func_group.setStyleSheet(QGroupBox { font-weight: bold; }) self.func_layout QtWidgets.QVBoxLayout() self.func_layout.setSpacing(10) # 图片检测按钮 self.image_btn QtWidgets.QPushButton( 图片检测) self.image_btn.setIcon(QIcon.fromTheme(image-x-generic)) # 视频检测按钮 self.video_btn QtWidgets.QPushButton( 视频检测) self.video_btn.setIcon(QIcon.fromTheme(video-x-generic)) # 摄像头检测按钮 self.camera_btn QtWidgets.QPushButton( 摄像头检测) self.camera_btn.setIcon(QIcon.fromTheme(camera-web)) # 停止检测按钮 self.stop_btn QtWidgets.QPushButton( 停止检测) self.stop_btn.setIcon(QIcon.fromTheme(process-stop)) self.stop_btn.setEnabled(False) # 保存结果按钮 self.save_btn QtWidgets.QPushButton( 保存结果) self.save_btn.setIcon(QIcon.fromTheme(document-save)) self.save_btn.setEnabled(False) # 设置按钮样式 button_style QPushButton { padding: 10px; background-color: #2196F3; color: white; border: none; border-radius: 4px; text-align: left; } QPushButton:hover { background-color: #0b7dda; } QPushButton:disabled { background-color: #cccccc; } for btn in [self.image_btn, self.video_btn, self.camera_btn, self.stop_btn, self.save_btn]: btn.setStyleSheet(button_style) self.func_layout.addWidget(btn) self.func_group.setLayout(self.func_layout) self.right_layout.addWidget(self.func_group) # 检测结果表格组 self.table_group QtWidgets.QGroupBox(检测结果详情) self.table_group.setStyleSheet(QGroupBox { font-weight: bold; }) self.table_layout QtWidgets.QVBoxLayout() self.result_table QtWidgets.QTableWidget() self.result_table.setColumnCount(4) self.result_table.setHorizontalHeaderLabels([类别, 置信度, 左上坐标, 右下坐标]) self.result_table.horizontalHeader().setSectionResizeMode(QHeaderView.Stretch) self.result_table.verticalHeader().setVisible(False) self.result_table.setSelectionBehavior(QtWidgets.QAbstractItemView.SelectRows) self.result_table.setEditTriggers(QtWidgets.QAbstractItemView.NoEditTriggers) # 设置表格样式 self.result_table.setStyleSheet( QTableWidget { border: 1px solid #e0e0e0; alternate-background-color: #f5f5f5; } QHeaderView::section { background-color: #2196F3; color: white; padding: 5px; border: none; } QTableWidget::item { padding: 5px; } ) # 设置居中代理 delegate CenteredDelegate(self.result_table) self.result_table.setItemDelegate(delegate) self.table_layout.addWidget(self.result_table) self.table_group.setLayout(self.table_layout) self.right_layout.addWidget(self.table_group, stretch1) self.main_layout.addLayout(self.right_layout, stretch1) MainWindow.setCentralWidget(self.centralwidget) # 状态栏 self.statusbar QtWidgets.QStatusBar(MainWindow) self.statusbar.setStyleSheet(QStatusBar { border-top: 1px solid #c0c0c0; }) MainWindow.setStatusBar(self.statusbar) # 初始化变量 self.model None self.cap None self.timer QTimer() self.is_camera_running False self.current_image None self.current_result None self.video_writer None self.output_path output # 创建输出目录 if not os.path.exists(self.output_path): os.makedirs(self.output_path) # 连接信号槽 self.load_model_btn.clicked.connect(self.load_model) self.image_btn.clicked.connect(self.detect_image) self.video_btn.clicked.connect(self.detect_video) self.camera_btn.clicked.connect(self.detect_camera) self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_detection) self.save_btn.clicked.connect(self.save_result) self.conf_slider.valueChanged.connect(self.update_conf_value) self.iou_slider.valueChanged.connect(self.update_iou_value) self.timer.timeout.connect(self.update_camera_frame) # 设置全局样式 self.set_style() def set_style(self): style QMainWindow { background-color: #f5f5f5; } QGroupBox { border: 1px solid #e0e0e0; border-radius: 5px; margin-top: 10px; padding-top: 15px; } QGroupBox::title { subcontrol-origin: margin; left: 10px; padding: 0 3px; } QLabel { color: #333333; } QComboBox { padding: 5px; border: 1px solid #cccccc; border-radius: 3px; } QSlider::groove:horizontal { height: 6px; background: #e0e0e0; border-radius: 3px; } QSlider::handle:horizontal { width: 16px; height: 16px; margin: -5px 0; background: #2196F3; border-radius: 8px; } QSlider::sub-page:horizontal { background: #2196F3; border-radius: 3px; } self.centralwidget.setStyleSheet(style) def load_model(self): model_name self.model_combo.currentText().split( )[0] try: self.model YOLO(model_name) self.statusbar.showMessage(f模型 {model_name} 加载成功, 3000) self.image_btn.setEnabled(True) self.video_btn.setEnabled(True) self.camera_btn.setEnabled(True) except Exception as e: QMessageBox.critical(None, 错误, f模型加载失败: {str(e)}) def update_conf_value(self): conf self.conf_slider.value() / 100 self.conf_value.setText(f{conf:.2f}) def update_iou_value(self): iou self.iou_slider.value() / 100 self.iou_value.setText(f{iou:.2f}) def detect_image(self): if self.model is None: QMessageBox.warning(None, 警告, 请先加载模型) return file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( None, 选择图片, , 图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp);;所有文件 (*) ) if file_path: try: # 读取图片 img cv2.imread(file_path) img cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 显示原始图片 self.display_image(img, self.original_img_label) self.current_image img.copy() # 检测图片 conf self.conf_slider.value() / 100 iou self.iou_slider.value() / 100 self.statusbar.showMessage(正在检测图片...) QtWidgets.QApplication.processEvents() # 更新UI results self.model.predict(img, confconf, iouiou) result_img results[0].plot() # 显示检测结果 self.display_image(result_img, self.result_img_label) self.current_result result_img.copy() # 更新结果表格 self.update_result_table(results[0]) self.save_btn.setEnabled(True) self.statusbar.showMessage(f图片检测完成: {os.path.basename(file_path)}, 3000) except Exception as e: QMessageBox.critical(None, 错误, f图片检测失败: {str(e)}) self.statusbar.showMessage(图片检测失败, 3000) def detect_video(self): if self.model is None: QMessageBox.warning(None, 警告, 请先加载模型) return file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( None, 选择视频, , 视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov *.mkv);;所有文件 (*) ) if file_path: try: self.cap cv2.VideoCapture(file_path) if not self.cap.isOpened(): raise Exception(无法打开视频文件) # 获取视频信息 fps self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) width int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 创建视频写入器 timestamp datetime.datetime.now().strftime(%Y%m%d_%H%M%S) output_file os.path.join(self.output_path, foutput_{timestamp}.mp4) fourcc cv2.VideoWriter_fourcc(*mp4v) self.video_writer cv2.VideoWriter(output_file, fourcc, fps, (width, height)) # 启用停止按钮禁用其他按钮 self.stop_btn.setEnabled(True) self.save_btn.setEnabled(True) self.image_btn.setEnabled(False) self.video_btn.setEnabled(False) self.camera_btn.setEnabled(False) # 开始处理视频 self.timer.start(30) # 30ms间隔 self.statusbar.showMessage(f正在处理视频: {os.path.basename(file_path)}...) except Exception as e: QMessageBox.critical(None, 错误, f视频检测失败: {str(e)}) self.statusbar.showMessage(视频检测失败, 3000)七、项目源码(视频简介内)完整全部资源文件包括测试图片py文件训练数据集、训练代码、界面代码等这里已打包上传至博主的面包多平台见可参考博客与视频已将所有涉及的文件同时打包到里面点击即可运行完整文件截图如下演示与介绍视频基于深度学习YOLOv8的危险武器识别检测系统YOLOv8YOLO数据集UI界面Python项目源码模型_哔哩哔哩_bilibili基于深度学习YOLOv8的危险武器识别检测系统YOLOv8YOLO数据集UI界面Python项目源码模型