吸烟识别 行人检测 香烟检测yolo

最新推荐文章于 2024-11-03 15:06:46 发布
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文章标签： 深度学习 分类 数据挖掘 YOLO python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_18522785/article/details/129057631
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通过YOLOv5模型对行人和香烟的数据集进行训练，取得了一定的成效。然而，由于香烟目标小，存在漏检和误识别问题。为提升性能，计划进一步扩大和优化数据集。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用yolov5训练行人和香烟的数据集

效果还是可以的，不过香烟的目标比较小，会出现一定的漏检和误识别，需要继续收集数据集进行优化提升7e545004bd2a4f94a0d0671b9627698b.png

 

基于yolo算法的快速目标检测- YOLO 实现吸烟行为监测
2201_75581571的博客
12-11 1278
1.1 环境要求本次环境使用的是python3.6.5+windows平台。主要用的库有：opencv模块。在计算机视觉项目的开发中，opencv作为较大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务。numpy模块。numpy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效得多(该结构也可以用来表示矩阵。
基于深度学习的高精度抽烟行为检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）
sc1434404661的博客
06-23 4381
近年来，机器学习和深度学习取得了较大的发展，深度学习方法在检测精度和速度方面与传统方法相比表现出更良好的性能。YOLOv5是单阶段目标检测算法YOLO的第五代，根据实验得出结论，其在速度与准确性能方面都有了明显提升，开源的代码可见https://github.com/ultralytics/yolov5。因此本博文利用YOLOv5检测算法实现一种高精度抽烟行为识别检测模型，再搭配上Pyside6库写出界面系统，完成目标检测识别页面的开发。
抽烟检测数据集yolov5 6.2 吸烟检测
11-08
其中包含5000多张图片，以及相应的text文本标注，包括类别，和烟的坐标。内容为抽烟图片，格式对标yolov5.6.2，修正一下路径和类别即可直接执行训练。
yolo格式的吸烟数据集
weixin_45605241的博客
04-19 940
整理了网上下载的吸烟格式数据集，将里面没有标注的图片进行标注，并将txt和jpg分开，重新命名，之后将数据集划分为训练集和验证集，并将标注数据更改为只标注烟而不标注人脸。
【数据集】【YOLO】【目标检测】抽烟识别数据集 6953 张，抽烟识别毕业设计，YOLO/VOC格式标注，吸烟检测！
最新发布
CV 小涵的博客，计算机本硕211毕业，研究计算机视觉、模型微调、RAG等方向，收藏有国内外优质数据集，解决视觉相关项目方案，欢迎交流讨论。
11-03 3532
【数据集】【YOLO】【目标检测】抽烟识别数据集 6953 张，YOLO/VOC格式标注，吸烟识别！【数据集】抽烟识别数据集 6953 张，目标检测，包含YOLO/VOC格式标注。数据集中包含1种分类：“smoking”。数据集来自国内外图片网站和视频截图。检测范围园区吸烟检测、禁烟区吸烟检测、监控吸烟检测、无人机吸烟检测等。 标注内容：names: ['smoking']，总计1个分类。 智慧园区、火情预警、消防安全预警。
python毕业设计 深度学习抽烟行为检测系统 - yolo opencv
kooerr的博客
03-31 707
YOLO系列是基于深度学习的回归方法。该系列陆续诞生出YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5。YOLOv5算法，它是一种单阶段目标检测的算法，该算法可以根据落地要求灵活地通过chaneel和layer的控制因子来配置和调节模型，所以在比赛和落地中应用比较多。同时它有YOLOv5x、YOLOv5l、YOLOv5m、YOLOv5s四种模型。在pytorch环境下编写；可以很容易编译成ON⁃NX和Core ML;运行速度很快，每秒可以达到140FPS的速度；
[PP-YOLOV2保姆级教程]使用自定义数据集实现吸烟识别预测
weixin_47349091的博客
07-09 2299
[PP-YOLOV2保姆级教程]使用自定义数据集实现吸烟识别预测 PP-YOLOV2介绍 通过结合多项有效的改进，在COCO2017上将PP-YOLO的性能从45.9％mAP提升到49.5％mAP。称之为PP-YOLOv2。 在速度方面，PP-YOLOv2在640x640输入尺寸下以68.9FPS的速度运行。具有TensorRT，FP16精度和Batch=1的Paddle推理引擎进一步提高了PP-YOLOv2的推理速度，达到了106.5 FPS。这样的性能超过了具有大致相同数量的参数（即YOLOv4-CSP
yolov3+tensorflow+keras实现吸烟的训练全流程及识别检测
liuwuw的博客
12-30 1万+
一.前沿 最近在研究基于yolo3的特征提取方法的人工智能AI识别， 二.环境介绍 cuda_9.0.176_win10 cudnn-9.0-windows10-x64-v7 tensorflow-gpu1.7.0 numpy1.16.0 keras2.1.6 python3.6 ...
香烟数据集cigarette.zip：用于抽烟检测训练
标签方面，"深度学习"、"抽烟打电话"、"抽烟检测"表明数据集不仅适用于抽烟行为的检测，还可能与打电话的行为相结合，意味着它适用于一些特定应用场景的视觉识别任务。 YOLO格式通常要求图片数据和标注文件是成对...
Yolov5系列AI常见数据集(1)车辆,行人,自动驾驶,人脸,烟雾
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06-26 2万+
先和广大程序员们说声节日快乐！这篇文章特地写个人工智能方向的科研人员，下面的内容一定不要错过！CV调包侠来送礼了！ 下述所有数据可在下方二维码公众号回复： 数据大礼包 获得！！！ Fashion-MNIST图像数据集（200.4MB） 每个训练和测试样本都按照以下类别进行了标注： 标注编号 描述 0 T-shirt/top（T恤） 1 Trouser（裤子） 2 Pullover（套衫） 3 Dress（裙子） 4 Coat（外套）
YOLOv5吸烟行为检测代码+训练好的吸烟行为检测模型+5000标注好的吸烟行为检测数据集
06-04
1、YOLOV5吸烟行为检测，两种训练好的模型，内含各种训练曲线图，并包含数据集， 5000多张使用lableimg软件标注软件标注好的吸烟数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为xml格式和txt格式，分别保存在两个文件夹中，类别名为smoke; 可以直接用于YOLO系列的吸烟行， 2、数据集和检测结果参考：https://blog.youkuaiyun.com/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，代码是python的
基于yolov4-keras的抽烟检测（源码+数据集）
12-07
整个压缩文件有源码+数据集+运行环境+训练出的模型，项目讲解可以看下载后中的ppt，数据集是kaggle提供的数据集以及自己用爬虫爬取的数据集，去除了大部分老重复的图，就是做了一定筛选，有2400+抽烟图片，并全部标注。
抽烟数据集（多个场景）
09-27
抽烟数据集.详细：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34717531/article/details/120502573?spm=1001.2014.3001.5502 。该数据集分为二个部分,JPEGImages和Annotations.JPEGImages文件夹中有4400+张各种场景的抽烟图像,共4600+个抽烟标注框. 并对每张图片使用labelimg做了人工标注,标注对应的xml文件放在了Annotations文件夹中. 本数据集图片清晰,场景广泛,精心挑选,人工标注.适用于任意场景,可作为抽烟检测的模板数据集. 应用特定场景时,只需加入部分特定场景数据,即可满足对特定场景抽烟行为的检测. 免去了收集,挑选,标注抽烟图片的时间,可直接进行工程化应用.
吸烟检测数据集（目标检测）
05-29
吸烟检测数据集
基于yolov3+tensorflow+keras实现吸烟的训练全流程及识别检测代码类
12-30
基于yolov3+tensorflow+keras实现吸烟的训练全流程及识别检测代码类 具体查看我的csdn博文
YOLOv5实现吸烟行为检测
小秋的博客
06-04 3964
首先需要安装anaconda和pycharm，安装过程参考这篇博客 安装好anaconda后在上面安装python3.8虚拟环境，打开anaconda终端，输入： 安装pytorch（gpu版本和cpu版本的安装） YOLOv5项目在CPU和GPU下均可运行，但是CPU运行速度很慢，当然使用已经训练好吸烟检测模型用来测试得出结果，CPU也是可行的，如果需要自己重新训练数据集，最好还是得有一个可用的英伟达的显卡。所以有显卡的可以安装GPU版本的Pytorch，只有CPU的直接安装CPU版本的pytorch。在
yolov4-keras实现抽烟检测（源码+数据集）
小样yx的博客
12-07 5486
目录前言效果运行环境 前言 上个礼拜一直在把结课答辩的小项目结题，做的就是一个基于yolov4的抽烟检测，虽然在答辩上没有啥特别亮点，并且有些地方可以改进，比如再加入烟雾检测，但算是拿来练手吧。下面演示一下结果，本文最后会附上整个源码+数据集+运行环境+训练出的模型，项目讲解可以看链接下载后中的ppt，数据集是kaggle提供的数据集以及自己用爬虫爬取的数据集，去除了大部分老重复的图，就是做了一定筛选，有2400+抽烟图片，并全部自己和舍友标注了。 效果 用了10张图片进行预测，预测出了8张，2张未预测出，
基于YOLOv8的摄像头吸烟行为检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）
01-28 4261
详细介绍了摄像头下吸烟行为检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Pytorch的源码、训练数据集以及PyQt6的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别，可进行置信度、Iou阈值设定，结果可视化等。
吸烟(抽烟)检测和识别2：Pytorch实现吸烟(抽烟)检测和识别(含吸烟(抽烟)数据集和训练代码)
AI吃大瓜的博客
12-02 1万+
Pytorch实现吸烟(抽烟)检测和识别(含吸烟(抽烟)数据集和训练代码)，项目源码支持模型有resnet18,resnet34,resnet50, mobilenet_v2以及googlenet等常见的深度学习模型，用户可自定义进行训练；准确率还挺高的，采用轻量级mobilenet_v2模型的吸烟识别准确率也可以高达95.5607%左右，满足业务性能需求。
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