基于深度学习YOLOv8的吸烟检测系统详解

1. 引言

吸烟对健康有害，尤其在公共场所吸烟，可能对周围的人造成二手烟的危害。因此，实时监测吸烟行为成为公共健康管理中的一个重要课题。随着深度学习技术的发展，计算机视觉技术也被广泛应用于行为检测中。YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法因其高效性和准确性，成为了物体检测领域的主流方法之一。

本文将详细介绍如何基于YOLOv8构建一个吸烟检测系统。该系统利用YOLOv8深度学习模型进行吸烟行为的实时检测，并通过Python和PySide6开发图形界面，实现用户友好的吸烟检测系统。

2. 系统架构

本系统主要包含以下几个模块：

1. 数据集准备：收集并标注吸烟检测的图像数据集。
2. YOLOv8模型训练：使用YOLOv8进行吸烟检测模型的训练，识别图像中的吸烟行为。
3. 目标检测实现：使用训练好的YOLOv8模型对实时视频流或图像进行吸烟行为检测。
4. UI界面开发：使用PySide6开发图形用户界面，实时展示吸烟检测结果。
5. 优化与扩展：提升模型准确率和检测速度，扩展系统的功能。