YOLOv8遗落物品检测.zip
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简介：
本项目提供了一种基于YOLOv8模型的遗落物品检测解决方案。通过先进的计算机视觉技术，有效识别并定位各类场景中的遗落物品，保障公共安全与个人财物安全。
视频展示了一个项目演示。
首先激活conda环境`yolov8`后运行命令 `python v8yiliu.py` 即可启动程序。
遗留物体检测涉及的原理和技术包括：
1. 背景建模与前景提取：
使用背景建模技术来识别静止的物体。通过比较当前帧和背景帧之间的差异，可以提取出前景中的物体。
计算两者的差别，并利用阈值分割方法来分离前景部分。
动态地更新背景模型以适应场景变化。
2. 跟踪检测到的物体：
跟踪每个被发现的对象的位置及状态信息（如边界框、计数等）并管理这些对象的生命期。当一个目标在连续多帧中没有再出现时，系统会将其从追踪列表中移除，从而减少误报现象。
3. YOLOv8 行人检测：
应用YOLOv8模型来识别视频中的行人，并获取他们的边界框坐标。
如果前景物体位于行人的区域，则会被忽略以避免干扰。
4. 前景绘制：
当背景建模算法确定某个前景对象在场景中停留了一段时间（即“遗留时间”）后，系统会对其进行标记并标注出相应的中文标签。
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