危险区域闯入识别系统通过YOLOv8网络模型技术，危险区域闯入识别系统对现场画面中发现有人违规闯入禁区，危险区域闯入识别系统立即抓拍告警同步回传后台。YOLOv8 提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求。骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数。
YOLO V8具体改进如下：Backbone：使用的依旧是CSP的思想，不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块，实现了进一步的轻量化，同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块；PAN-FPN：YOLOv8依旧使用了PAN的思想，不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到，YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的CBS 1*1的卷积结构删除了，同时也将C3模块替换为了C2f模块；Decoupled-Head：YOLOv8使用了Decoupled-Head；Anchor-Free：YOLOv8抛弃了以往的Anchor-Base，使用了Anchor-Free的思想；损失函数：YOLOv8使用VFL Loss作为分类损失，使用DFL Loss CIOU Loss作为分类损失样本匹配：YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式，而是使用了Task-Aligned Assigner匹配方式。
Head： Head部分较yolov5而言有两大改进：1）换成了目前主流的解耦头结构(Decoupled-Head)，将分类和检测头分离 2）同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free。Loss ：1) YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式，而是使用了Task-Aligned Assigner正负样本匹配方式。2）并引入了 Distribution Focal Loss(DFL)。Train:训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作，可以有效地提升精度。
