计算机工程与科学

作者：曹雨淇, 徐慧英, 朱信忠, 黄晓, 陈晨, 周思瑜, 盛轲

单位：1.浙江师范大学计算机科学与技术学院（人工智能学院），浙江 金华 321004；2.浙江师范大学教育学院，浙江 金华 321004）

关键词：目标检测,打架斗殴,YOLOv8,EfficientRep,FocalNeXt,Focal-DIoU,

基金：国家自然科学基金（62376252,61976196）；浙江省自然科学基金重点项目(LZ22F030003)；国家级大学生创新创业训练计划项目创新训练重点项目（202310345042）

在当今社会，打架斗殴检测技术对于防范暴力事件和冲突至关重要。结合监控摄像头和目标检测，能够实时监测人群活动，从而有效预防潜在威胁。因此，提出了一种基于YOLOv8改进的打架斗殴行为识别算法EFD-YOLO。EFD-YOLO采用EfficientRep替换主干网络，提高了特征提取的效率，并在监控范围内实现准确实时的特征提取。引入FocalNeXt焦点模块，通过深度卷积和跳跃连接的结合，解决了遮挡问题和多尺度特征需求问题。采用Focal-DIoU作为边界框回归损失函数，在复杂情况下减少了误检的问题。实验结果显示，EFD-YOLO算法相较于YOLOv8n在mAP@0.5指标上提升了4.2%，在mAP@0.5:0.95指标上提升了2.5%，满足关键场所中实时检测打架斗殴行为的需求。

来源：2024年第10期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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