打造智能交通监控：基于YOLOv8的行人危险行为检测系统

资源摘要信息: "本资源是一个集成了YoloV8算法的行人过马路危险行为检测告警系统，包含了用于识别和告警的Python源码、ONNX模型以及一个美观的图形用户界面（GUI）。本系统设计用于在交通监控场景中，自动检测行人及其潜在危险行为，并提供实时的告警功能，以增强行人过马路的安全性。 【测试环境】: - 操作系统: Windows 10 - Python环境: Anaconda3 + Python 3.8 - 依赖库版本: - PyTorch版本: 1.9.0+cu111 - Ultralytics库版本: 8.2.70 这些是运行本系统所需的软件环境和依赖库的版本要求。 【模型可检测的类别】: - 默认模型可以识别的类别为"person"（行人）和"cell phone"（手机），这些类别是基于官方COCO数据集的80个类别的子集。值得注意的是，模型可以灵活配置，以支持检测COCO数据集中的任意80个类别中的任何几个，这为用户提供了高度的自定义能力。 【详细实现细节】: 若要更深入地了解本系统的实现细节和使用方法，可以访问提供的链接，该链接指向一篇详细的文章，作者详细介绍了系统的架构、功能、使用方法和可能的优化方向。 【标签】: - 编程语言: Python - 软件/插件类型: Python软件/插件 【文件结构】: - yolov8-pyqt5: 这是压缩包内的主要文件夹，包含了开发环境和运行本系统所需的所有相关文件。文件夹名提示我们系统使用了PyQt5，这是一个用于创建GUI应用程序的跨平台Python框架，它允许开发者设计和实现复杂的、现代化的用户界面。 本资源的提供者为了方便用户能够直接运行和测试，将所有必要的代码、模型文件和GUI界面封装在一个易于下载和解压的压缩包中。用户通过解压后，可以在满足上述测试环境要求的电脑上直接运行系统，并根据提供的实现细节文档来调整和优化系统，以适应具体的使用场景。 总之，这是一个高度实用且易于部署的行人过马路危险行为检测告警系统，适合需要通过自动化手段提升交通安全管理效率的机构和个人使用。通过利用先进的深度学习技术，结合PyTorch和Ultralytics框架，以及PyQt5来构建强大的GUI，这个系统不仅功能强大，而且使用起来直观方便。"