本研究设计并实现了一种基于YOLO算法的异常行为监测系统旨在提高公共安全领域视频监控的智能化水平。系统采用YOLOv11作为核心检测算法通过优化网络结构和训练策略实现了对视频流中异常行为的实时、精准识别。研究详细阐述了系统架构设计包括视频采集、数据处理、目标检测、结果展示等模块并针对实际应用场景构建了多源数据集。实验结果表明该系统在多种异常行为识别任务中表现出较高的准确率和实时性能够有效辅助安全人员及时发现并处理潜在风险。本研究的创新点在于将YOLO算法与异常行为监测任务深度结合通过改进锚框机制和引入注意力机制提升了模型对小目标及复杂场景下异常行为的检测能力。同时系统采用轻量化设计优化了计算资源消耗使其更适用于边缘计算设备。研究成果为智慧安防、智能交通等领域提供了可靠的技术支持对提升社会公共安全具有积极意义。未来工作将聚焦于算法的进一步优化及更多实际场景的验证。统总体架构本系统的软件架构采用了分层设计主要包括数据层、模型层、应用层和接口层。数据层负责存储和管理从各种数据源采集到的图像和视频数据包括原始数据、标注数据以及预处理后的数据。模型层则是系统的核心包含了基于YOLO算法的异常行为检测模型负责对输入的数据进行特征提取和行为识别。应用层提供了用户交互界面和系统管理功能方便用户进行系统配置和结果查看。接口层则负责进行数据交换和通信确保系统的开放性和可扩展性。这种分层架构不仅提高了系统的可维护性和可扩展性还使得各个模块之间的耦合度降低便于系统的升级和优化。系统主要划分为四个功能模块数据采集模块、预处理模块、异常行为检测模块。数据采集模块负责从摄像头或其他视频源获取实时数据并将其传输到预处理模块。预处理模块对原始数据进行降噪、归一化等操作以提高数据质量。异常行为检测模块则是系统的核心利用YOLO算法对预处理后的数据进行异常行为行为的识别。各模块之间通过定义清晰的接口进行数据交换确保系统的稳定性和可靠性。此外系统还提供了日志记录和错误处理功能方便用户进行问题排查和系统维护。系统实现在基于yolo算法的异常行为监测系统设计与实现中系统实现是关键环节。首先采用了高效率的编程语言和框架Python、PyTorch来构建整个系统。系统主要包括数据采集模块、模型训练模块、异常行为检测模块。数据采集模块负责从视频源获取实时数据并进行初步的预处理如图像缩放、归一化等。模型训练模块则负责使用标注好的数据集对YOLOv11模型进行训练通过调整学习率、批次大小等参数优化模型的性能。异常行为检测模块将实时数据输入到训练好的YOLOv11模型中进行特征提取和行为识别判断是否存在异常行为行为。首先是视频上传与解析模块该模块负责接收来自前端的上传视频并进行初步的视频解码和帧抽取以便后续的处理和分析其次是目标检测模块这是Yolo算法的核心所在它通过对每一帧视频中的物体进行实时检测识别出是否存在异常行为并将检测结果以置信度的形式呈现出来最后是结果展示与操作模块这一模块将检测到的异常行为信息以及对应的视频片段展示在前端界面上并提供相应的操作按钮如“查看异常帧”和“删除”方便用户进行进一步的审查和处理。具体来说在图示的前端界面上我们可以看到每个上传的视频都被分配了一个唯一的ID标识符旁边列出了视频上传的时间戳、置信度评分以及具体的识别结果“打架”、“摔倒”。此外还提供了原始上传视频和经过处理的识别视频的缩略图预览使得用户可以直观地了解视频内容。最右侧的操作栏则允许用户执行一些基本的操作比如点击“查看异常帧”来详细检查被标记为异常的行为片段或者点击“删除”按钮来移除不需要的视频记录。这些功能的整合使得系统能够高效地对大量视频数据进行自动化分析和处理大大提高了异常行为的发现速度和准确性。