源码包含：完整 YOLOv8 训练代码+数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的 yolo 检测程序+直接部署教程/训练教程。源码在文末哔哩哔哩视频简介处获取。

样本分类输出（中文）：站着，摔倒，坐，深蹲，跑样本分类输出（英文）：stand, fall, sit, squat, run 样本分类输出数量：5

项目摘要

本项目旨在实现基于 YOLOv8 模型的多姿态行为识别系统，通过采集并分析站立、摔倒、坐姿、深蹲和跑步五种常见行为，系统能够对这些姿态进行准确识别。项目包含完整的源代码、数据集、训练流程以及 PyQt5 界面，用户可以快速上手并进行部署。

前言

随着智能监控、健康监测和安防领域的发展，姿态行为识别的需求越来越大。本项目结合 YOLOv8 的强大检测能力，通过深度学习算法进行多种行为的识别，能够在不同的应用场景中进行实时监控和报警。通过此系统，我们能够帮助相关行业提高工作效率，降低安全风险。

一、软件核心功能介绍及效果演示

本系统基于 YOLOv8 进行行为识别，主要包括站立、摔倒、坐姿、深蹲和跑步这五种姿态。通过实时视频流的捕捉，系统能够在图像中定位并分类这些行为。

系统核心功能包括：

• 实时行为识别：基于 YOLOv8 进行视频流中的多姿态行为分类。

• 高精度检测：使用训练好的 YOLOv8 模型，在不同环境下保持高精度。

• PyQt5 界面支持：提供简洁直观的界面，便于用户操作与结果查看。

二、软件效果演示

为了直观展示本系统基于 YOLOv8 模型的检测能力，我们设计了多种操作场景，涵盖静态图片、批量图片、视频以及实时摄像头流的检测演示。

（1）单图片检测演示

用户点击“选择图片”，即可加载本地图像并执行检测：

（2）多文件夹图片检测演示

用户可选择包含多张图像的文件夹，系统会批量检测并生成结果图。

（3）视频检测演示

支持上传视频文件，系统会逐帧处理并生成目标检测结果，可选保存输出视频：

（4）摄像头检测演示

实时检测是系统中的核心应用之一，系统可直接调用摄像头进行检测。由于原理和视频检测相同，就不重复演示了。

（5）保存图片与视频检测结果

用户可通过按钮勾选是否保存检测结果，所有检测图像自动加框标注并保存至指定文件夹，支持后续数据分析与复审。

三、模型的训练、评估与推理

YOLOv8 是 Ultralytics 公司发布的新一代目标检测模型，采用更轻量的架构、更先进的损失函数（如 CIoU、TaskAlignedAssigner）与 Anchor-Free 策略，在 COCO 等数据集上表现优异。其核心优势如下：

• 高速推理，适合实时检测任务

• 支持 Anchor-Free 检测

• 支持可扩展的 Backbone 和 Neck 结构

• 原生支持 ONNX 导出与部署

3.1 YOLOv8 的基本原理

YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型，具备如下优势：

• 速度快：推理速度提升明显；

• 准确率高：支持 Anchor-Free 架构；

• 支持分类/检测/分割/姿态多任务；

• 本项目使用 YOLOv8 的 Detection 分支，训练时每类表情均标注为独立目标。

YOLOv8 由 Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布，在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往 YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。

YOLOv8 原理图如下：

3.2 数据集准备与训练

采用 YOLO 格式的数据集结构如下：

dataset/├── images/│   ├── train/│   └── val/├── labels/│   ├── train/│   └── val/

每张图像有对应的 .txt 文件，内容格式为：

4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757

分类包括（可自定义）：

3.3. 训练结果评估

训练完成后，将在 runs/detect/train 目录生成结果文件，包括：

• results.png：损失曲线和 mAP 曲线；

• weights/best.pt：最佳模型权重；

• confusion_matrix.png：混淆矩阵分析图。

若 mAP@0.5 达到 90% 以上，即可用于部署。

在深度学习领域，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8 训练过程中，主要包含三种损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）和动态特征损失（dfl_loss）。训练完成后，相关的训练记录和结果文件会保存在 runs/目录下，具体内容如下：

3.4 检测结果识别

使用 PyTorch 推理接口加载模型：

import cv2from ultralytics import YOLOimport torchfrom torch.serialization import safe_globalsfrom ultralytics.nn.tasks import DetectionModel
# 加入可信模型结构safe_globals().add(DetectionModel)
# 加载模型并推理model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)
# 获取保存后的图像路径# 默认保存到 runs/detect/predict/ 目录save_path = results[0].save_dir / results[0].path.name
# 使用 OpenCV 加载并显示图像img = cv2.imread(str(save_path))cv2.imshow('Detection Result', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。

四.YOLOV8+YOLOUI 完整源码打包

本文涉及到的完整全部程序文件：包括 python 源码、数据集、训练代码、UI 文件、测试图片视频等（见下图），获取方式见【4.2 完整源码下载】：

4.1 项目开箱即用

作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重，读者可不用自行训练直接运行检测。

运行项目只需输入下面命令。

python main.py

读者也可自行配置训练集，或使用打包好的数据集直接训练。

自行训练项目只需输入下面命令。

yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=16 lr0=0.001

4.2 完整源码

至项目实录视频下方获取：https://www.bilibili.com/video/BV1CmpGzEEW4

包含：

📦完整项目源码

📦 预训练模型权重

🗂️ 数据集地址（含标注脚本）

总结

本项目基于 YOLOv8 深度学习模型，实现了一个多姿态行为识别系统，能够精准地识别站立、摔倒、坐姿、深蹲和跑步等行为。项目的核心内容包括完整的 YOLOv8 训练代码、标注数据集、预训练权重文件、部署教程和 PyQt5 界面，提供了一套从数据收集到最终部署的完整解决方案。

项目亮点

1. 多姿态行为识别：系统能够在视频流中准确检测五种常见的行为，为智能监控、健康监测等应用场景提供技术支持。

2. 高效的 YOLOv8 模型：通过 YOLOv8 的快速检测能力，保证了系统的高效性和精度。

3. 用户友好的界面：通过 PyQt5 设计简洁且功能齐全的用户界面，使用户能够方便地进行操作和查看检测结果。

4. 完整的开源支持：项目包含完整的源码、标注数据集、模型权重及详细的部署和训练教程，用户可以直接下载并应用。