基于深度学习的吸烟行为检测识别系统：YOLOv10 + UI界面 + 数据集

1. 引言

随着深度学习技术的快速发展，计算机视觉领域取得了显著的突破。尤其是在物体检测和行为识别方面，YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效、实时的检测能力，广泛应用于多个领域。吸烟行为检测作为智能监控的一部分，已经成为公共安全、健康监管等领域的重要应用。

本博客将详细介绍如何基于YOLOv10模型构建一个吸烟行为检测与识别系统。该系统采用深度学习技术实现对吸烟行为的实时监测，同时提供用户友好的图形界面。我们将从数据集的收集、YOLOv10模型的训练、UI界面的设计和系统的集成等方面进行详细阐述。

目录

1. 引言

2. 背景与需求分析

3. YOLOv10模型概述

YOLOv10的主要特点：

YOLOv10的应用场景：

4. 数据集收集与准备

数据集来源

数据集预处理

5. YOLOv10模型训练

5.1 安装依赖

5.2 配置YOLOv10

5.3 模型训练

6. UI界面设计

6.1 PyQt5 UI设计

6.2 UI功能描述

7. 系统集成与优化

7.1 集成

7.2 优化

8. 结论

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2. 背景与需求分析

吸烟行为的检测有助于在公共场所或特定场景中自动化地监控是否有人吸烟。这对于提升公共健康意识、保障公共安全有着重要意义。传统的吸烟检测方式通常依赖于人工巡查，但这种方式效率低下，且无法实现实时监控。随着深度学习和计算机视觉技术的发展，利用摄像头实时监控并通过算法识别吸烟行为已成为一种可行的方案。

本系统的目标是：

1. 实现对吸烟行为的自动检测；
2. 利用YOLOv10进行高效的目标检测，识别图像中的吸烟行为；
3. 提供友好的UI界面，展示实时监控画面及检测结果。