【摘 要】
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基于机器视觉的吸烟行为检测主要利用深度学习对烟头进行目标检测，识别准确率不高。针对此问题，提出了一种基于人体关键点和YOLOv4的吸烟行为检测方法。在利用深度学习对烟头进行目标检测的基础上，加入人体关键点检测，通过计算距离、角度、时间周期判断吸烟动作是否发生。该方法首先利用AlphaPose、RetinaFace获得人体关键点位置信息；然后基于关键点位置信息计算手部与嘴部的距离、手、肘、肩膀之间的
【基金项目】
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山东省重点研发计划（2017CXGC0810）； 山东省高等学校科技发展计划项目（J18KA346,J17KA053）；
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基于机器视觉的吸烟行为检测主要利用深度学习对烟头进行目标检测，识别准确率不高。针对此问题，提出了一种基于人体关键点和YOLOv4的吸烟行为检测方法。在利用深度学习对烟头进行目标检测的基础上，加入人体关键点检测，通过计算距离、角度、时间周期判断吸烟动作是否发生。该方法首先利用AlphaPose、RetinaFace获得人体关键点位置信息；然后基于关键点位置信息计算手部与嘴部的距离、手、肘、肩膀之间的角度、吸烟的时间周期，设置吸烟行为规则；最后结合YOLOv4检测图像中是否有烟头，判断是否存在吸烟行为。实验结果表明，在自采集的吸烟数据中，该方法能够及时有效地检测出吸烟行为。
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