Attire-Based Anomaly Detection in Restricted Areas Using YOLOv8 for Enhanced CCTV Security

这项研究介绍了一种创新的安全增强方法，采用先进的图像分析和软计算技术。研究重点是智能监控系统，通过分析服装来检测受限区域内的未授权人员。传统的安全措施在监控未经授权的进入方面面临挑战。利用先进的目标检测算法YOLOv8，我们的系统可以根据CCTV录像中人员的着装识别出授权人员。该方法涉及在全面的制服图案数据集上训练YOLOv8模型，确保在特定区域内进行精确识别。软计算技术提高了对动态环境和不同照明条件的适应性。这项研究对图像分析和软计算做出了贡献，提供了一个复杂的安全解决方案。强调基于制服的异常检测，为受限区域的强大安全系统奠定了基础。研究结果突出了基于YOLOv8的监控在确保敏感场所安全方面的潜力。

本文旨在通过高级图像分析和软计算，提出一种智能监控系统，通过分析着装来检测受限区域内的未授权人员。传统的安全措施在监测未授权访问方面面临挑战。

本文的关键思路是使用YOLOv8算法进行目标检测，针对特定区域训练模型以识别授权人员的着装，同时使用软计算技术增强系统的适应性。

本文的亮点包括：使用YOLOv8算法进行目标检测，使用软计算技术增强系统的适应性，强调基于制服的异常检测，为受限区域的强大安全系统奠定基础。

近期在这个领域中，还有一些相关的研究，如《Deep Learning-based Surveillance System for Human Detection and Tracking in Crowded Environments》、《Real-time Human Detection and Tracking in Crowded Scenes with YOLOv3》等。