基于 YOLOv8 的智能摊位识别与视频监控系统 [目标检测完整源码]

一、项目背景与应用价值

在集市、夜市及临时摊位等场景中，商品种类繁杂、人员流动频繁，传统依赖人工巡查或普通监控的视频管理方式，往往存在效率低、信息利用率不足等问题。随着计算机视觉技术的发展，利用目标检测算法对摊位商品与现场状态进行自动识别与分析，已成为一种可行且高效的解决方案。

本项目围绕“摊位货摊智能识别与监控”这一实际应用需求，基于YOLOv8 目标检测模型，结合PyQt5 图形化界面，构建了一套可直接部署使用的视觉监控系统。系统能够对摊位商品进行实时检测，并支持多种输入源与结果保存方式，为摊位管理和运营分析提供可靠的技术支撑。

源码下载与效果演示

哔哩哔哩视频下方观看：
https://www.bilibili.com/video/BV1Rz8Cz6EL3/

内容包括：完整源码、训练权重、标注数据集及 UI 文件。

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

二、系统整体架构设计

从工程角度出发，系统整体采用“模型推理层 + 业务逻辑层 + 图形界面层”的结构设计：

• 模型推理层
  基于 Ultralytics YOLOv8 Detection 分支，负责完成目标检测核心任务，包括商品类别识别、位置定位及置信度输出。

• 业务逻辑层
  负责统一管理不同输入源（图片、视频、摄像头），调度模型推理流程，并对检测结果进行后处理与保存。

• 图形界面层（PyQt5）
  提供直观的操作界面，实现模型加载、数据输入、检测展示与结果导出，降低系统使用门槛。

这种分层结构不仅提升了系统的可维护性，也为后续功能扩展（如行为分析、统计报表）预留了空间。

三、核心功能说明

1. 摊位商品自动检测

系统利用 YOLOv8 的实时目标检测能力，对摊位画面中的商品进行自动识别与标注。每个检测目标均会输出：

• 商品类别名称
• 边界框位置
• 置信度评分

在实际测试中，模型能够在复杂背景和不同光照条件下稳定识别摊位商品，满足实时监控需求。

2. 多输入源统一处理

系统对输入形式进行了统一封装，支持多种常见使用场景：

• 单张图片检测：适用于商品摆放核查、静态分析
• 文件夹批量检测：用于历史图片数据的集中处理
• 视频文件检测：支持离线视频逐帧分析
• 实时摄像头检测：面向实际部署场景的核心功能

无论输入类型如何，检测流程与展示方式保持一致，提升了系统的整体一致性。

3. 检测结果可视化与保存

检测完成后，系统可将结果以可视化形式呈现，并支持：

• 自动绘制检测框与类别标签
• 保存标注后的图片或视频文件
• 按指定目录进行结果归档

这些功能为后续的复盘分析、数据统计和模型优化提供了便利条件。

四、YOLOv8 模型训练与评估流程

4.1 模型选择与优势

YOLOv8 是 Ultralytics 推出的新一代目标检测模型，相较于早期版本，具备以下显著特点：

• Anchor-Free 设计，简化训练流程
• 推理速度快，适合实时视频场景
• 精度与速度兼顾，工程部署成本低
• 原生支持多种导出格式，便于后续部署

因此非常适合摊位监控这类对实时性要求较高的应用场景。

4.2 数据集与标注格式

项目采用标准 YOLO 数据集组织方式，图像与标签分离存储。每张图片对应一个文本标注文件，记录目标类别及归一化后的边框信息。

该数据结构通用性强，便于后续增加新类别或迁移至其他检测任务。

4.3 训练结果分析

训练完成后，系统会自动生成多项评估结果，包括：

• 损失函数变化曲线
• mAP 指标评估结果
• 混淆矩阵可视化

通过这些指标，可以直观判断模型的收敛情况与分类效果。在实际项目中，当 mAP@0.5 达到较高水平后，即可满足实际部署需求。

五、工程化部署与开箱即用体验

为降低使用与学习成本，项目已将以下内容完整打包：

• 已训练完成的模型权重
• 完整训练与推理代码
• PyQt5 图形界面程序
• 示例图片与视频数据

用户在无需重新训练模型的情况下，只需运行主程序即可直接进行检测。同时，也可根据自身需求替换数据集或重新训练模型，实现二次开发。

六、应用前景与扩展方向

基于当前系统能力，未来可进一步拓展的方向包括：

• 引入行为识别算法，实现更智能的异常监控
• 对商品类别与数量进行统计分析
• 与后台管理系统对接，实现数据联动
• 部署至边缘设备或嵌入式平台，降低硬件成本

这些扩展将进一步提升系统在实际商业与管理场景中的应用价值。

总结

本文围绕一个基于YOLOv8 的摊位智能识别与监控系统，系统性地介绍了项目的设计思路、核心功能、模型训练流程及工程化部署方案。该系统将深度学习目标检测算法与图形化应用相结合，实现了从算法模型到实际应用的完整落地。

对于希望将计算机视觉技术应用于实际场景的开发者而言，该项目提供了一个具有参考价值的实践范例，也为后续在智慧市场、智能监控等方向的探索奠定了良好基础。

本文围绕“摊位货摊自动识别与监控”这一典型城市场景，系统阐述了基于 YOLOv8 与 PyQt5 的视觉感知与应用落地方案。从目标检测模型的选型与训练，到多输入源推理、结果可视化以及工程化打包部署，完整展示了一个智能监控系统的实现路径。实践表明，YOLOv8 在复杂、动态的摊位环境中能够兼顾检测精度与实时性能，而图形化界面显著提升了系统的易用性与实用价值。该方案不仅可直接应用于摊位监管与市场秩序维护，也为类似公共场景下的智能视觉系统开发提供了可复用的工程参考。