人员抽烟行为识别检测系统

人员抽烟行为识别检测系统依opencv+python深度学习架构模型，对现场画面开展7×24h无间断分析，减少了人力成本。人员抽烟行为识别检测系统识别管控区域人员的抽烟状况。当发现异常状况时，以迅速的方式进行预警提醒。opencv+python深度学习架构模型优化算法识别率高，识别精密度97%，对人员抽烟行为精准识别。

传统背景差分法，结合OpenCV中的图像高斯平滑预处理以及腐蚀、膨胀图像形态学处理方法，实现一个更符合实际场景需要的运动目标检测方法。实验效果比较分析表明，该目标检测算法较传统目标检测算法能够提取更加准确和完整的运动目标轮廓。

YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示：

• 输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；
• 基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构；
• Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构；
• Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。