🥊 Fight Detection System

基於 YOLO Pose Estimation 的即時打架偵測系統

中文版本 | English Version

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📋 專題資訊

• 學校: 臺北市立士林高級商業職業學校
• 類型: 高職專題製作
• 技術: 電腦視覺 + 深度學習
• 開發語言: Python

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🎯 系統功能

核心功能

• ✅ 即時人體姿態偵測 - 使用 YOLOv8n Pose 模型
• ✅ 打架行為識別 - 基於手臂重疊度算法
• ✅ 視覺化介面 - 骨架顯示 + 即時狀態
• ✅ 警報系統 - 聲音提醒 + 視覺警示
• ✅ 效能監控 - FPS 顯示 + 統計資料

偵測邏輯

1. 姿態擷取: 偵測人體 17 個關鍵點
2. 互動分析: 計算多人間手臂重疊程度
3. 行為判定: 超過閾值觸發警報
4. 持續追蹤: 3 秒警報持續時間

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🛠️ 環境需求

系統需求

• 作業系統: Windows 10/11, macOS, Linux
• Python: 3.8 或以上版本
• 硬體: 支援攝像頭的電腦

套件安裝

# 安裝必要套件
pip install ultralytics opencv-python numpy pygame

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🚀 快速開始

1. 下載專案

點我下載

2. 安裝依賴

pip install ultralytics opencv-python numpy pygame

3. 執行系統

# 開啟執行檔
fight_detection_system.exe

4. 操作指令

• q: 退出系統
• r: 重置統計數據

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📊 系統參數

偵測條件

• 距離閾值: 手臂關鍵點距離 < 50 像素
• 重疊數量: 至少 2 個關鍵點重疊
• 平均距離: 手臂平均距離 < 80 像素

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🖥️ 系統介面

主要顯示

• 即時影像: 攝像頭畫面 + 骨架覆蓋
• 狀態欄: 偵測狀態、FPS、人數統計
• 警報區: 紅色閃爍提醒
• 統計資料: 運行時間、總警報次數

視覺元素

• 🟢 綠色骨架: 正常狀態
• 🔴 紅色警示: 偵測到打架
• 📊 半透明面板: 系統資訊顯示

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🧠 技術架構

核心技術

YOLOv8n Pose → 姿態估計 → 特徵提取 → 行為分析 → 警報觸發

處理流程

1. 影像輸入 → 攝像頭擷取
2. 姿態偵測 → YOLO 模型推論
3. 特徵計算 → 關鍵點距離分析
4. 行為判定 → 重疊度評估
5. 結果輸出 → 視覺化 + 警報

效能優化

• 影像縮放 (640px 寬度)
• 緩衝區管理 (減少延遲)
• 多執行緒音效播放
• FPS 平滑計算

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🐛 常見問題

Q: 無法開啟攝像頭？

A: 檢查攝像頭是否被其他程式佔用。

Q: 沒有警報聲音？

A: 確認系統音量設定，或檢查 pygame 是否正確安裝。

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📈 效能表現

測試環境

• CPU: AMD Ryzen 5 3600
• RAM: 8GB DDR4
• 攝像頭: 720p @ 30fps

效能

• FPS: 6~7

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👥 開發團隊

專題成員

• 開發者/組長: 張子夫
• 組員們: 張步廷、趙御廷
• 指導老師: 徐必大
• 學校: 臺北市立士林高級商業職業學校

聯絡資訊

• Email: [email protected]
• GitHub: @slhs1121505

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📄 授權條款

本專題採用 MIT 授權條款 - 詳見 LICENSE 檔案

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🙏 致謝

• YOLOv8n: Ultralytics 團隊提供的輕量化姿態估計模型
• OpenCV: 強大的電腦視覺函式庫
• 指導老師: 專業指導與建議
• 同學們: 測試與回饋支持

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📚 參考資料

技術文件

• YOLOv8 官方文檔
• OpenCV Python 教學

學術論文

• "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection"

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README.md 由 Claude Sonnet 4 協助撰寫