基于YOLOv8深度学习模型的吸烟行为检测系统：Python + PySide6界面实现

引言

吸烟行为的监测和识别在公共安全、健康领域以及智慧城市的应用中起着至关重要的作用。近年来，随着计算机视觉和深度学习技术的迅猛发展，目标检测模型在各类监控系统中得到了广泛应用，尤其是YOLO（You Only Look Once）系列模型，因其高效且准确的检测性能，成为了目前最为流行的目标检测算法之一。

本篇博客将深入探讨如何使用YOLOv8深度学习模型实现吸烟行为的检测系统。我们将通过Python编写训练代码，并使用PySide6构建一个简洁的图形用户界面（GUI）来进行实时吸烟行为检测。本项目涵盖从数据集准备到模型训练、推理、界面设计的完整过程。

1. YOLOv8模型概述

1.1 YOLO系列模型介绍

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它通过单一神经网络同时完成分类和定位任务。YOLO的最大优势在于其高速和高效，特别适合用于实时目标检测。

YOLOv8是YOLO系列的最新版本，主要在性能上进行了优化，尤其是在小物体检测和模型推理速度方面。YOLOv8的设计和训练方法相较于之前的版本更加简洁，提供了更好的精度和计算效率，因此非常适合用于实时视频流中的目标检测。

1.2 YOLOv8的优点