一种基于YOLOv8的扶梯乘客异常行为检测方法及系统

本发明公开了一种基于YOLOv8的扶梯乘客异常行为检测方法及系统，所述方法包括：获取待处理的扶梯乘客异常行为的图像数据集并进行预处理，构建扶梯乘客异常行为检测图像数据集；引入更加轻量化的特征提取网络ShuffleNetV2与设计的C2f_DSConv模块，然后融合ECA模块并优化损失函数，构建YOLOv8_SDE乘客异常行为检测模型；基于YOLOv8_SDE乘客异常行为检测模型对扶梯乘客行为图像数据进行检测处理，得到检测结果并部署在边缘计算设备上实时检测。本发明能够快速准确的识别扶梯上乘客的异常行为，且方便部署在资源受限的边缘计算设备上运行。