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江阴早晨网站建设,组服务器做网站,宁波网站建设官,网站是不是要用代码做摘要 吸烟行为检测作为公共健康管理和智能监控领域的重要研究方向，对于创建无烟环境、预防火灾隐患具有重要意义。本文详细介绍了一种基于深度学习的吸烟行为检测系统，该系统整合了YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8和YOLOv10等多个版本的先进目标检测算法，并开发了用户友好的UI界面。…摘要吸烟行为检测作为公共健康管理和智能监控领域的重要研究方向，对于创建无烟环境、预防火灾隐患具有重要意义。本文详细介绍了一种基于深度学习的吸烟行为检测系统，该系统整合了YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8和YOLOv10等多个版本的先进目标检测算法，并开发了用户友好的UI界面。本文首先阐述了吸烟行为检测的背景与意义，随后详细介绍了所使用的深度学习模型架构、训练数据集构建方法以及系统实现过程。通过对比实验，我们评估了不同YOLO版本在吸烟行为检测任务上的性能表现，包括精确度、召回率、F1分数和推理速度等关键指标。实验结果显示，YOLOv8在平衡检测精度和速度方面表现最佳，mAP达到87.6%，而YOLOv10则在精度方面略有提升。本文提供了完整的系统实现代码，包括数据预处理、模型训练、推理检测和UI界面开发的全流程代码，为相关研究者和开发者提供了实用的参考方案。1. 引言1.1 研究背景吸烟行为检测是计算机视觉在公共健康领域的重要应用之一。在公共场所，如医院、学校、商场和办公室等，吸烟行为不仅违反相关法规，还可能引发火灾、影响他人健康。传统的人工监控方式存在效率低下、覆盖范围有限等缺点，因此基于深度学习的自动化吸烟行为检测系统应运而生。1.2 研究意义基于深度学习的吸烟行为检测系统具有以下重要意义：公共健康管理：帮助公共场所管理者自动识别吸烟行为，及时进行干预火灾预防：吸烟是引发火灾的常见原因之一，实时检测可以预防火灾发生智能化监控