基于YOLOv8校园危险物品识别报警系统
摘要
随着校园安全问题的日益突出，危险物品的存在对师生安全构成了严重威胁。本文设计并实现了一种基于YOLOv8目标检测算法的校园危险物品识别报警系统，旨在解决传统人工巡查效率低、覆盖面小和实时性差等问题。该系统通过融合专用场景数据，结合先进的聚类算法优化关键参数，增设多尺度感知模块，并采用轻量级网络架构与高效特征融合机制，显著提升了检测精度和实时性能。系统集成了视频监控采集、物品检测、实时报警和数据管理等功能，为校园安全管理提供了智能化解决方案，有效提升了校园安全防护能力。
引用本文（GB/T 7714）
欧阳瑛, 王芳, 杨天岚, 等. 基于YOLOv8校园危险物品识别报警系统[J]. 自然科学前沿, 2025.
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