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张小明 2026/1/19 20:40:51
广东省网站备案,重庆网站建设公司海口,广州企业网站建设价格,网站建设留言板实验心得摘要 吸烟检测在公共健康管理和智能监控领域具有重要意义。本文详细介绍了一个完整的基于深度学习的吸烟检测系统,该系统集成了最新的YOLO(You Only Look Once)算法系列(v5-v10),并配备了用户友好的UI界面。我们将深入探讨系统架构、算法原理、数据集处理、模型训练策略…摘要吸烟检测在公共健康管理和智能监控领域具有重要意义。本文详细介绍了一个完整的基于深度学习的吸烟检测系统,该系统集成了最新的YOLO(You Only Look Once)算法系列(v5-v10),并配备了用户友好的UI界面。我们将深入探讨系统架构、算法原理、数据集处理、模型训练策略以及完整的代码实现,为读者提供一个全面、可落地的吸烟检测解决方案。1. 引言1.1 吸烟检测的重要性吸烟是全球公认的公共健康问题,每年导致数百万人死亡。在公共场所监测吸烟行为对于维护公共健康、执行禁烟法规具有重要意义。传统的人工监控方式存在效率低、成本高、覆盖面有限等问题,而基于深度学习的自动检测系统能够提供高效、准确的解决方案。1.2 YOLO算法的演进YOLO(You Only Look Once)算法自2016年问世以来,已经成为实时目标检测领域的主流算法。从最初的YOLOv1到最新的YOLOv10,YOLO系列不断在速度、精度和效率之间寻求平衡。本文将重点介绍YOLOv5到YOLOv10在吸烟检测任务中的应用。2. 系统架构设计2.1 整体架构我们的吸烟检测系统采用模块化设计,主要包括以下组件:数据采集与预处理模块:负责图像/视频数据的收集、标注和增强模型训练模块:支持YOLOv5到YOLOv10等多种算法推理检测模块:实现实时或批量的吸烟行为检测
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