基于YOLOv8的高校图书馆座位智能管理系统设计与实现摘要高校图书馆座位资源紧张问题长期存在，传统预约系统无法有效解决“人走座空”却仍被占用的现象。针对这一痛点，本文设计并实现了一套融合YOLOv8人体检测技术的图书馆座位智能管理系统。系统采用B/S架构，前端基于Vue3框架构建响应式用户界面，后端使用Flask轻量级框架提供RESTful API服务，MySQL数据库统一管理用户、座位及预约记录等数据，同时YOLOv8目标检测模块对摄像头实时采集的画面进行人体识别与分析。系统实现了用户认证、座位查询与预约、签到签退、违规占座识别及管理员后台监控五大核心功能，并基于检测结果设计了动态释放座位的自动化规则。测试表明，系统可有效区分真实就座与物品占座两种状态，检测准确率达到94.6%，在高峰期并发请求响应时间低于300毫秒，能够为图书馆座位管理提供切实可行的智能化解决方案。关键词：图书馆座位管理；YOLOv8；人体检测；Flask；Vue3一、引言1.1 研究背景高校图书馆是学生学习和科研的核心场所，承载着日益增长的学习需求。随着近年来高等教育规模的持续扩大，图书馆座位资源紧张的问题愈发突出。每到考试周或期末阶段，图书馆往往人满为患，学生需要提前很长时间排队才能获得一个座位。然而，目前大部分高校图书馆仍采用传统的人工管理模式或简单的预约系统。前者依赖管理人员巡查清座，耗时耗力且无法实时掌握占用情况；后者虽然实现了线上预约，但占座现象依然普遍存在——学生预约座位后