本教程将带你从零实现地铁站台人员越线检测系统，涵盖数据集构建、YOLOv8模型训练调优、实时推理验证以及智能告警系统集成的全流程，帮助你掌握计算机视觉在公共安全场景中的落地方法。

学习步骤

1. 项目需求梳理与YOLOv8环境搭建

   首先明确项目核心需求：实时检测地铁站台内人员是否越过安全黄线，触发告警提示。接着搭建YOLOv8运行环境：
   1. 确保本地安装Python 3.8+版本，通过pip安装ultralytics库：`pip install ultralytics`
   2. 安装OpenCV用于视频流处理：`pip install opencv-python`
   3. 验证环境：运行`yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'`，若成功输出检测结果则环境搭建完成。

2. 地铁站台越线检测数据集构建

   构建专属数据集是模型精准检测的关键：
   1. 数据采集：收集地铁站台监控视频截图（约1000张），包含不同时段、不同光线条件下的场景，同时可补充公开数据集如CityPersons中的站台相关数据；
   2. 数据标注：使用LabelImg工具，标注两类目标：`person`（人员）和`warning_line`（安全黄线），标注格式选择YOLO格式；
   3. 数据集划分：将标注好的数据按7:2:1的比例划分为训练集、验证集和测试集，分别放入`train`、`val`、`test`文件夹，并创建`data.yaml`配置文件，指定类别名称和数据集路径。

3. YOLOv8模型训练与性能调优

   启动模型训练并优化性能：
   1. 编写训练命令：`yolo train model=yolov8s.pt data=data.yaml epochs=50 batch=16 imgsz=640`，选择yolov8s模型平衡精度与速度；
   2. 调优策略：若检测精度不足，可增加训练epochs至80，使用Mosaic数据增强；若推理速度慢，可切换为yolov8n轻量化模型，或开启模型量化；
   3. 监控训练过程：通过Ultralytics Dashboard查看损失曲线、mAP等指标，当验证集mAP@0.5稳定上升且不再波动时停止训练，得到最优权重文件。

4. 模型推理与越线检测逻辑实现

   实现实时越线检测逻辑：
   1. 编写推理脚本：加载训练好的模型，读取视频流或摄像头数据；
   2. 越线判断逻辑：通过目标检测得到人员的 bounding box 和安全黄线的坐标，计算人员底部中心点是否越过黄线的y轴坐标，若越过则标记为违规；
   3. 验证测试：使用测试集数据进行推理，统计准确率、召回率等指标，调整判断阈值确保检测准确率达到95%以上。

5. 智能告警系统集成与边缘部署

   完成系统落地部署：
   1. 告警功能集成：当检测到人员越线时，触发声音告警或向站台工作人员推送消息通知；
   2. 边缘部署：将模型转换为ONNX格式（`yolo export model=best.pt format=onnx`），部署到边缘设备如Jetson Nano，实现本地实时检测；
   3. 系统测试：在真实地铁站台场景进行测试，优化检测逻辑，确保系统稳定运行。