【摘 要】
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众所周知,吸烟危害吸烟者自身的健康,同时二手烟对周围人健康的危害性也不容忽略;此外,不适当的吸烟行为有时也会造成许多安全事故,例如火灾或爆炸等,给社会带来巨额财产损失。因此,加强对公共场所的禁烟监管力度成为社会各界越来越关注的问题。智能吸烟行为检测系统成为了当下非常迫切的需求,而研究该类系统的核心在于如何设计一种算法来快速而准确地检测吸烟行为。本文根据现有的吸烟行为检测研究现状,提出了一种结合人脸
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众所周知,吸烟危害吸烟者自身的健康,同时二手烟对周围人健康的危害性也不容忽略;此外,不适当的吸烟行为有时也会造成许多安全事故,例如火灾或爆炸等,给社会带来巨额财产损失。因此,加强对公共场所的禁烟监管力度成为社会各界越来越关注的问题。智能吸烟行为检测系统成为了当下非常迫切的需求,而研究该类系统的核心在于如何设计一种算法来快速而准确地检测吸烟行为。本文根据现有的吸烟行为检测研究现状,提出了一种结合人脸检测的吸烟行为检测方法。在自制的吸烟行为数据集上对本文的方法进行了测试,其准确率为94.78%,其检测速度为26.76FPS,基本满足吸烟行为检测的准确性和实时性的要求。本文的主要研究内容如下:（1）针对直接检测烟支可能会出现吸烟行为误判的情况,提出了将人脸检测与烟支检测相结合的吸烟行为检测方法,使用人脸检测模型与目标检测模型分别检测人脸和烟支,根据人脸检测框和烟支检测框的位置关系判断是否存在吸烟行为。（2）在现有的人脸检测模型FaceBoxes上进行了金字塔特征融合,增强了模型对多尺度人脸的检测能力,调整了快速消化卷积层的结构,使其保留了更多的人脸特征信息。（3）对几个性能强大的深度学习目标检测算法进行了研究,测试了其在自制的吸烟行为数据集上的性能,根据实验结果选择了性能优异的YOLOv4进行后续的改进,以适应对烟支这类目标的检测。（4）为了提高YOLOv4对图像中尺寸较小的烟支目标的检测能力,本文对YOLOv4的颈部进行了改进,提高了模型精度,并且使用PP-LCNet替换原来的主干网络CSPDarknet53,加快了推理速度。（5）根据现有的Web应用开发技术和本文的吸烟行为检测方法,设计了一个简易的在线吸烟行为检测系统,能实现用户与系统之间的可交互性,为更好地让吸烟行为检测算法应用到实际社会中提供了可能。
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