智慧工地抽烟识别检测系统

智慧工地抽烟识别检测系统根据python+yolo深度学习分析技术，对监控画面中工地人员的吸烟行为进行识别，及时发现画面中人员的违规行为，立即抓拍存档并同步违规信息到后台，有效帮助后台人员及时处理违规行为。

YOLO网络是一个以目标检测为目的而设计的网络。YOLO系列算法的基本思想是将输入图像分割为S×S个单元格， 且每个单元格生成B个边界框，由被检测目标中心点所在的单元格负责该目标的检测，并计算对应边界框的置信度。YOLO网络仅使用卷积层，属于全卷积网络。这在减少了参数变量的同时，加快了网络的运行速度。

YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。在预测类概率后，下一步进行非最大抑制，这有助于算法消除不必要的锚点。