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

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

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引言

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。尤其是利用YOLO（You Only Look Once）等目标检测模型，已经成功应用于各种行为识别场景。

本篇博客将介绍如何基于YOLOv5实现吸烟行为的检测与识别。通过使用深度学习模型，我们可以从视频流或图片中自动检测出吸烟行为，进一步为公共场所的健康管理、禁烟区域监控提供技术支持。博客内容涵盖了数据集准备、YOLOv5模型训练、模型优化、UI界面开发等多个环节，最终实现一个可视化的吸烟行为检测系统。

项目背景与目标

1.1 项目背景

吸烟对健康的危害是众所周知的，许多国家和地区在公共场所实行禁烟政策。为了有效监督禁烟规定的执行情况，我们需要能够自动识别吸烟行为的技术。传统的吸烟检测方法通常依赖人工巡查，这种方法不仅效率低，且难以覆盖所有监控区域。

随着深度学习和计算机视觉技术的发展，使用视频监控进行吸烟行为自动检测成为了一个热门的研究方向。YOLOv5是一种高效的目标检测算法&