一、问题背景与现实意义
在城市公共区域治理中，违规发放商业传单一直是一个看似细小却长期存在的管理难题。地铁口、商业街、校园周边等区域，由于人流密集，常成为违规发传单的高发地带。这类行为不仅影响市容环境，还可能引发安全隐患与秩序混乱。传统治理方式高度依赖人工巡查，存在成本高、效率低、覆盖不连续等问题。
在此背景下，将计算机视觉与智能监控技术引入公共治理，构建自动化、智能化的违规行为检测系统，具有现实迫切性与应用价值。
二、YOLO 系列算法在行为检测中的优势
YOLO（You Only Look Once）系列算法以其端到端、单阶段、实时性强的特点，在目标检测领域占据重要地位。相较于两阶段检测算法（如 Faster R-CNN），YOLO 更适合部署在对实时性要求较高的公共安全与城市管理场景中。
YOLO11 在继承前代算法优势的基础上，在以下方面具有潜力：
更灵活的网络结构设计
更强的特征表达能力
对小目标与复杂场景具备更高的适应性
然而，在“发传单”这一具体应用中，仍然面临诸多挑战。
三、发传单违规行为检测的技术难点
从视觉角度看，违规发传单并非一个单一、静态的目标，而是一种具有行为属性的复杂事件，主要难点包括：
目标尺度变化大：传单体积小、人员远近变化明显
动作多样性强：递、塞、举、散发等动作差异显著
遮挡与人群干扰严重：公共区域背景复杂、行人密集
静态目标与行为目标的区分困难：仅检测“人”或“纸张”不足以判定违规行为
因此，单纯依赖传统目标检测特征，往往难以获得理想效果。
四、多尺度深度卷积增强的核心思路
我认为，引入多尺度深度卷积增强机制，是提升 YOLO11 在该场景下检测性能的关键。
1. 多尺度特征融合
通过在骨干网络与颈部网络中引入多尺度特征金字塔结构，使模型能够：
同时关注近景的大尺度人体动作
捕捉远景的小尺度传单目标
提升对不同分辨率行为细节的感知能力
2. 深度卷积特征强化
在关键特征层中引入更深层次的卷积模块（如改进的 CSP、残差增强模块），可以：
提高语义信息表达能力
抑制复杂背景带来的噪声干扰
强化“人—手—传单”之间的关联特征
3. 行为语义的间接建模
虽然 YOLO 本质上是目标检测模型，但通过对人、手部区域、传单目标进行联合建模，可以在一定程度上实现对违规行为的“语义近似识别”，为后续行为分析模块提供可靠输入。
五、系统层面的整体构想
从工程角度看，一个完整的公共区域发传单违规行为检测系统，至少应包括：
前端视频采集模块：对接现有监控设备
YOLO11 推理与检测模块：实时输出疑似违规目标
行为规则判定模块：基于时序与空间关系过滤误报
告警与管理平台：为执法或管理人员提供决策支持
多尺度深度卷积增强的 YOLO11 模型，正是这一系统中的核心感知引擎。
六、我的看法与展望
在我看来，这类系统的价值不仅体现在技术指标的提升上，更体现在治理模式的转变：
从“事后处理”走向“实时预警”
从“人力密集”走向“智能辅助”
从“经验判断”走向“数据驱动”
当然，我们也应理性看待其局限性，例如隐私保护、误报成本、模型泛化能力等问题，仍需在实际部署中不断权衡与优化。
总体而言，基于多尺度深度卷积增强的 YOLO11 公共区域发传单违规行为检测系统，是一条具有现实意义与研究价值的技术路径，也为智能城市治理提供了一个值得深入探索的方向。
