吸烟行为检测及部署——嵌入式

最新推荐文章于 2025-11-29 13:50:30 发布
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文章标签： 单片机 嵌入式硬件 嵌入式
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本文介绍如何利用嵌入式系统，如树莓派，结合烟雾传感器进行吸烟行为检测。通过GPIO库控制引脚，当检测到烟雾浓度升高时，触发报警。示例代码展示了基本的检测流程，实际应用可能需要更复杂算法提高准确性，并可与其他系统集成发送警报或上传数据。

在本文中，我们将探讨如何使用嵌入式系统进行吸烟行为检测，并展示相应的源代码。吸烟行为检测是一项重要的技术，可以应用于各种场景，例如公共场所的吸烟监控和个人健康管理。通过使用嵌入式系统，我们可以将吸烟行为检测集成到智能设备或监控系统中，实现实时监测和自动报警。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用嵌入式系统检测吸烟行为：

import RPi.GPIO as GPIO
import time

# 设置GPIO引脚
SMOKE_PIN = 18
LED_PIN = 17

def setup()
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吸烟行为检测及部署——嵌入式方案
QoDeveloper的博客
09-27 246
吸烟行为检测是一种基于计算机视觉和深度学习技术的应用，旨在自动检测和识别人们是否正在吸烟。这种技术可以应用于公共场所、工作场所或家庭环境，以提醒人们遵守吸烟规定或监控吸烟行为。本文介绍了吸烟行为检测及部署的嵌入式方案。我们选择了树莓派作为嵌入式设备，并使用深度学习技术构建了一个简单的CNN模型用于吸烟行为检测。通过在树莓派上部署训练好的模型，我们能够实时检测和识别吸烟行为。这种嵌入式方案可以应用于各种场景，提醒人们遵守吸烟规定或监控吸烟行为。
基于深度学习的吸烟行为检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现吸烟行为检测
YOLO
11-27 690
目录引言项目背景与目标1.1 项目背景1.2 项目目标系统设计与架构2.1 系统功能概述2.2 系统架构数据准备与处理3.1 数据集选择与收集3.2 数据标注3.3 数据集划分YOLOv5模型训练与优化4.1 YOLOv5配置文件4.2 安装YOLOv5并开始训练4.3 模型评估与优化吸烟行为识别与推理5.1 加载模型进行推理5.2 UI界面设计总结与展望未来展望吸烟行为的检测与识别是公共安全、健康监控等领域的重要应用。随着深度学习技术的快速发展，基于计算机视觉的行为识别技术已经成为了一个重要研究方向。尤其
树莓派：openCV之火焰检测
liuwei36120516的博客
05-23 4450
根据论文An Early Fire-Detection Method Based on Image Processing ,The Author is:Thou-Ho (Chao-Ho) Chen, Ping-Hsueh Wu, and Yung-Chuen Chiou 中原理实现火焰检测。 基本原理：主要结合RGB判据和HIS判据，设定合适的阈值条件，检测出火焰对应像素的区域，将原图二值化，经过中值滤波以及数学形态学的膨胀运算等图像处理，消除一些噪声及离散点，连通一些遗漏的...
树莓派系列五：火焰检测二（基于yolov3）
m0_46341772的博客
08-09 1450
前言 上一篇文章中利用RGB判据和HIS判据，设定合适的阈值条件，检测出火焰对应像素的区域，将原图二值化，经过中值滤波以及数学形态学的膨胀运算等图像处理，消除一些噪声及离散点，连通一些遗漏的区域，从而来检测火焰，这个方法在背景比较单调且与火焰差别较大时，效果良好，几乎没有任何噪声对其造成干扰。但当背景复杂或与火焰颜色比较相似时，会不时出现噪声和误判。今天和大家分享利用目标检测算法中的yolov3来检测火焰。 数据数据并标注 我在网络上找到了一批关于火焰的数据 将这些数据标注 将标注好的数据进行训练，得
基于YOLOv8的吸烟行为检测研究（YOLOv8；吸烟行为检测；深度学习；Streamlit；目标检测；代码；设计文档）
老高的博客
07-10 987
随着公共健康问题日益受到关注，吸烟行为的监测成为了提升健康管理和控制吸烟行为的重要手段。传统的吸烟行为监测方法依赖人工检查，工作量大且效率低。随着计算机视觉和深度学习技术的发展，基于视觉的吸烟行为检测逐渐成为一种新兴的研究方向。YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法以其高效、快速的特点在实时物体检测中得到广泛应用，因此，基于YOLO的吸烟行为检测在准确性和实时性上具有显著优势。本文针对YOLOv8算法在吸烟行为检测中的应用进行了研究与实验
计算机视觉算法实战——吸烟人员检测
m0_65481401的博客
01-12 3387
吸烟人员检测技术在实际应用中展现了巨大的潜力，但也面临环境干扰、隐私问题、误报漏报等挑战。未来的研究方向包括多模态融合、小样本学习、跨场景泛化和实时性优化等。通过数据增强、模型轻量化、上下文信息利用和隐私保护技术等改进方法，可以进一步提升该技术的性能和实用性，为公共健康和安全提供更强大的支持。
驾驶员行为检测（饮酒、使用手机）——基于StateFarm分心驾驶数据集与YOLOv10的深度学习实践
YOLO
05-28 559
类别编号行为描述0安全驾驶1使用手机（右手）2使用手机（左手）3打电话（右手）4打电话（左手）5调节收音机6喝饮料7转头看后视镜8挽头发9打哈欠本项目主要关注**喝饮料(drinking)和使用手机(phone use)**两个类别。YOLOv10是YOLO系列最新版本，保持了高精度和高速推理的优势，适合嵌入式和边缘设备。本文完整介绍了基于StateFarm分心驾驶数据集的驾驶员行为检测项目，详细讲解了数据预处理、YOLOv10模型训练、推理实现及UI界面集成。
驾驶员行为检测（Drinking, Phone Use）——基于StateFarm Distracted Driver Dataset与YOLOv11的深度学习实战
YOLO
06-14 486
StateFarm公开了一个驾驶员分心行为数据集，用于竞赛和研究。该数据集包含驾驶员在多种分心状态下的图片，适合用作行为分类和检测任务。数据集链接类别：共10个驾驶状态（包括安全驾驶、打电话、调音响、喝饮料、抽烟等）样本数：超过22,000张图像图像分辨率：约640x480像素标注形式：图片与对应行为标签饮酒（drinking）使用手机（phone use，包括打电话左、打电话右、发送短信左、发送短信右）为了利用YOLO进行检测，需要对数据集做目标检测标注，将行为对应到驾驶员动作的框中。
AI 医疗影像诊断：技术实现、临床应用与未来趋势 —— 以肺部 CT 早期肺癌检测为例
嵌入式代码匠 · Thanks_ks
06-01 3227
本文深入解析 AI 在医疗影像诊断中的应用，以肺部 CT 早期肺癌检测为例，结合 Python 代码与 TensorFlow 框架，阐述 3D-CNN 模型构建、数据预处理及临床验证过程。分析 AI 在筛查、监测、远程医疗中的价值，探讨技术挑战与解决方案，展望多模态融合、实时分析等未来趋势，助力医疗效率与准确性提升。
基于YOLOv5的驾驶员危险行为检测系统（树莓派部署）
基于Python深度学习与YOLOv5的驾驶员危险驾驶行为检测预警系统（在树莓派上部署使用）是一个集成了计算机视觉、深度学习算法、边缘计算设备应用以及实时行为识别技术的综合性智能交通安全项目。该系统的核心目标是...
单片机手搓掌上游戏机（十八）—pico运行fc模拟器之更大屏幕
最新发布
lysunbona的博客
11-29 227
而我手头有2.8寸，320x240的lcd，主控也是st7789，我琢磨了一下，把屏幕横过来，恢复nes的256x240分辨率，可以变大很多。把lcd地址范围改为256x240，水平扫描从（256-240）/2到（256-240）/2+256-1。注释166行，改为167行，把图像缓存数组行像素改为256个。注释880行，改为881行，将行缓存数量改为256个。注释382行，改为383行，把lcd置横屏。把lcd地址范围改为320x240；重新build一下，上传。修改main.cpp。
单片机简单介绍
电气工程、辅修计算机。
11-20 993
本文介绍了单片机的基础知识，包括其定义、特点及与普通计算机的区别。单片机是一种集成了CPU、存储器和外设接口的微型计算机系统，主要用于简单控制场景。文章详细说明了单片机的命名规则、封装形式以及内部结构，重点阐述了单片机最小系统的组成要素：电源模块提供运行动力，晶振产生时钟信号作为系统"心跳"，复位电路确保系统正常启动。通过学习可以了解单片机将计算机功能集成在单一芯片中的设计理念，以及其低成本、结构简单的特点，为后续深入学习奠定基础。
单片机手搓掌上游戏机（十一）—esp8266运行gameboy模拟器之硬件连接
lysunbona的博客
11-21 1160
上一篇文章说到，控制按键有八个，单片机的io口数量不够，有一个叫PIN_ESC的按键连到了D8也就是15号接口，实际上是不工作的，15号接口通过一个10k电阻下拉接地了。第二是喇叭的声音变小，因为10k的电阻起到分流作用。最后就是，我们虽然用的是彩屏，但gameboy实际上是单色的游戏机，我们只用了彩屏的大小，颜色的话就是黑白和液晶绿最顺眼。扬声器我用的是8欧姆5w的，阻抗匹配这块我不懂，随便找的，你也可以加一级放大器，匹配一下，不过在这么一个采样率的情况下，加个输出电容就行了，都是鬼哭狼嚎。
单片机手搓掌上游戏机（十六）—pico运行fc模拟器之程序修改烧录
lysunbona的博客
11-29 821
还是这个文件，384行，把颜色反转关闭，国产的st7789大概率都有这个问题，Arduino的库也有这样的。其实没多大作用，我孤陋寡闻，还没见过屏幕撕裂，所以在hardware.cpp里，105、106两行注释掉。首先是那个VSYNC，也就是8引脚的一个输入信号，我能买到的st7789上都没有这个引脚，看了一下代码。这时候会发现新的问题，按键不起作用，它这个按键程序写的挺高级，我都看不懂。按上一篇文章，build一下，上传，程序就跑起来了，颜色古里古怪的。在build，上传，会出现一个打飞机的测试游戏。
单片机手搓掌上游戏机（十三）—pico运行fc模拟器之硬件准备
lysunbona的博客
11-28 395
屏幕选择st7789，240x240的就可以，nes的分辨率是256x240，左右各有8个像素不显示，不影响玩耍，如果用320x240的也可以，有些浪费了，我也修改了一个这种版本，不过看起来没啥区别。pico开发板使用rp2040处理器，双核，默认133mhz频率，可以超频到250MHZ，264k的ram，板载2M的flash。邮票空设计可以很好的贴合在电路板上，我们下面要做的模拟器大小不到2M，但上传游戏的个数受限。有16M的flash，价格也是10块大概，就是adc的引脚有些特别。你也可以用5轴导航。
《嵌入式硬件从入门到精通：电源 / 模电 / 数电 / 通信核心全解析》
C++，Java，Python，C#编程选手，偶尔刷刷leetcode
11-17 1765
嵌入式硬件工程师知识体系精华摘要 电源设计核心要点 LDO与DCDC对比：LDO纹波小但效率低(η≈Vout/Vin)，适合小电流场景；DCDC效率高(85%-95%)但纹波大，适合大电流应用。关键选型因素包括压差、电流和纹波要求。 BUCK电路设计： 拓扑：Vin→开关管→电感→输出电容→负载 电感计算：L=(Vout×(Vin-Vout))/(ΔIL×Fs×Vin)，ΔIL取20-40%Io 电容选型：Cout≥ΔIL/(8×Fs×ΔVout)，需低ESR电容 电源稳定性： 环路补偿：通过RC网络调整相
NEC协议规范及应用介绍
粉色挖掘机的博客
11-26 808
NEC协议是一种广泛应用于红外遥控的通信协议，采用38kHz载波频率进行脉冲位置调制。其数据帧包含32位，由地址码、命令码及其反码组成，具有反码校验机制确保可靠性。协议支持重复码机制，在长按按键时减少数据传输量。红外收发系统通过调制/解调38kHz载波实现通信，发射端驱动红外LED，接收端使用集成化接收头进行光电转换和信号处理。该协议结构简单、抗干扰能力强，广泛应用于家电遥控、智能家居和工业控制等领域。
自定义函数(UDF)-MaxCompute案例
Taerge0110的博客
11-26 317
自定义函数(UDF)
【汇编语言基础】
TangDuoduo0005的博客
11-27 246
立即数是指在的指令中的常量数值，它不需要通过寄存器或内存地址来获取，而是直接包含在指令代码中。
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