基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的吸烟行为检测系统

编程千纸鹤

于 2024-12-10 15:57:08 发布

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分类专栏：人工智能大数据文章标签： YOLO 吸烟行为检测

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/BS009/article/details/144376053

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作者简介：Java领域优质创作者、优快云博客专家、优快云内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

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文末获取源码

项目编号：

一，环境介绍

语言环境：Python3.8

数据库：Mysql: mysql5.7

开发工具：PyChram

技术栈：YOLOv8

二，项目简介

本研究详述了一种采用深度学习技术的吸烟行为检测系统，该系统集成了最新的YOLOv8算法，并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期算法进行了性能评估对比。该系统能够在各种媒介——包括图像、视频文件、实时视频流及批量文件中——准确地识别吸烟行为检测。文章深入阐述了YOLOv8算法的机理，并附带了Python语言的实现代码、所需训练数据集，以及基于PySide6框架构建的用户界面（UI）。此外，系统还融合了SQLite数据库的用户管理功能，实现了一键切换YOLOv5/v6/v7/v8模型的便捷操作，以及提供了界面的自定义修改选项。本文目的是为吸烟行为检测领域的研究人员以及深度学习初学者提供实用指导和资源。

在当今社会，公共场所的健康和安全管理越来越受到重视，其中，禁止吸烟是提升公共卫生水平的重要措施之一。然而，在众多场合，传统的监管和管理手段难以做到实时、有效的监控和干预。因此，利用先进的计算机视觉技术自动检测公共场所的吸烟行为，不仅可以提高监管效率，还能在一定程度上减少人力成本，具有重要的研究意义和应用价值。

近年来，吸烟行为检测领域见证了显著的技术进步，特别是在基于深度学习的目标检测算法上。随着YOLO算法系列的持续更新和优化，研究者们在提高吸烟行为检测的准确性、速度以及适用性方面取得了重要成就。以下是一些最新的研究动态和相关算法的简要介绍，展示了该领域的最新进展。

本博客的主要贡献体现在以下几个方面，旨在为吸烟行为检测技术的发展和应用提供新的视角和工具：

1. 采用最先进的YOLOv8算法进行吸烟行为检测，并对比YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等算法的结果：本文首次将YOLOv8算法应用于吸烟行为检测领域，展示了其在检测速度和准确率方面相较于早期版本的显著提升。通过详细的性能对比分析，我们揭示了YOLOv8在处理复杂场景和实时检测需求上的优势，为研究社区提供了新的工具和思路。

2. 利用PySide6实现吸烟行为检测系统：通过运用Python的PySide6库，本文介绍了一个具有友好用户界面的吸烟行为检测系统的开发过程。这一系统不仅提高了用户交互的便捷性，而且通过直观的操作界面，使得吸烟行为的监测和管理变得更加高效和实用。

3.包含登录管理功能：系统设计了登录管理功能，强化了使用过程的安全性，并为将来集成更多个性化服务提供了可能。这一设计思路考虑了系统的长期发展和用户需求的多样性，体现了作者对用户体验的深刻理解。

4. 对YOLOv8模型的深入研究：本文不仅介绍了YOLOv8算法在吸烟行为检测中的应用，还对模型的内部机制、性能指标进行了深入分析。通过评估模型在不同环境和条件下的表现，我们为进一步的算法优化和应用拓展奠定了坚实的基础。

5. 提供完整的数据集和代码资源包：为了促进YOLOv8及其前身版本在吸烟行为检测领域的应用和研究，本文分享了详细的数据集和完整的代码实现。这些资源的公开，不仅使得读者能够直接复现研究结果，还为后续的研究和开发工作提供了宝贵的基础材料。