抽烟专题

[数据集][目标检测]抽烟检测数据集VOC+YOLO格式22559张2类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：22559 标注数量(xml文件个数)：22559 标注数量(txt文件个数)：22559 标注类别数：2 标注类别名称:["cig-pack","smoke"] 每个类别标注的框数： cig-pack 框数 = 2

python-禁止抽烟

题目描述小理的朋友有 n 根烟，他每吸完一根烟就把烟蒂保存起来，k（ k>1）个烟蒂可以换一个新的烟，那么小理的朋友最终能吸到多少根烟呢？与某些脑筋急转弯不同的是，小理的朋友并不能从异次元借到烟蒂，抽完后再还回去。输入：每组测试数据一行包括两个整数 n,k（1<n,k≤108）。输出：对于每组测试数据，输出一行包括一个整数表示最终烟的根数。样例输入1 4 3 样例输出1 5 样例输入2

抽烟检测算法引领公共场所健康管理的未来抽烟检测算法方案源码

在现代社会，吸烟对公共健康的影响越来越受到关注。为应对这一挑战，智能抽烟检测算法作为一种前沿技术，正逐渐成为公共场所健康管理的得力助手。这些算法通过先进的计算机视觉和深度学习技术，能够实时监控和识别吸烟行为，为健康管理提供智能化解决方案。本文将深入探讨智能抽烟检测算法的核心功能及其在实际应用中的优势。智能抽烟检测算法是一种基于计算机视觉和人工智能技术的系统，旨在自动识别公共场所中的吸烟行为

重点区域抽烟检测算法：源码解密及其实际应用

在现代监控系统中，随着安全需求的不断提高，识别并阻止在重点区域内发生的潜在危险行为已成为重要的课题。其中，抽烟行为尤其在某些特定场所（如加油站、仓库、医院等）中被严格禁止。为了实现自动化、智能化的抽烟行为检测，我们提出了Key-position Smoke Detection（KSD）重点区域抽烟检测系统。这一系统致力于在指定的关键区域内检测和识别抽烟行为，为安全监控提供更有效的技术手段。

抽烟行为检测：从传统巡查到智能算法

在当前人工智能和计算机视觉技术的迅猛发展下，基于视觉分析的抽烟行为检测算法成为一种高效的技术手段。此类算法通常依赖于深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN），通过对摄像头捕捉的视频流进行实时分析，能够准确识别出人员的抽烟行为。主要技术实现包括图像预处理、特征提取、行为识别及分类等步骤。首先，系统通过预处理步骤对视频帧进行去噪和增强处理，以提高图像的质量。接着，利用特征提取算法提取与抽烟相关的特征

【yolov8yolov5驾驶员抽烟-打电话-喝水-吃东西检测】

YOLO算法DMS驾驶员抽烟-打电话-喝水-吃东西检测数据集 YOLOv8和YOLOv5是深度学习中用于目标检测的先进算法，它们在实时性和准确性方面表现出色，适用于各种视频监控和图像处理应用，包括驾驶员行为监测。这些算法通过单次前向传播即可预测图像中的目标位置和类别，使得它们非常适合于实时检测任务，如监测驾驶员是否在抽烟、打电话、喝水或吃东西等分心行为。对于驾驶员行为的监测，可以利用YOLO

自由软件之父抛弃OLPC，支持中国的龙梦：教孩子们使用Windows无异于教他们抽烟

【图灵图书推荐】 Red Hat Linux 指南:基础与系统管理篇 Linux之父推荐： “Sobell能为Linux写书我感到无比荣幸，当年我就是读他的书学会UNIX的。” 近日，自由软件之父 Richard Stallman在Boston Review上发表文章 Not Free at Any Price，解释了自己当初为什么

yolo-驾驶行为监测：驾驶分心检测-抽烟打电话检测

在现代交通环境中，随着汽车技术的不断进步和智能驾驶辅助系统的普及，驾驶安全成为了公众关注的焦点之一。分心驾驶，尤其是抽烟、打电话等行为，是导致交通事故频发的重要因素。为了解决这一问题，研究人员和工程师们开始探索利用先进的计算机视觉技术，如YOLO（You Only Look Once）算法，来实现对驾驶行为的有效监测，及时发现并提醒驾驶员纠正分心行为，从而降低事故风险。YOLO（You O

软件杯深度学习YOLO抽烟行为检测 - python opencv

文章目录 1 前言1 课题背景2 实现效果3 Yolov5算法3.1 简介3.2 相关技术 4 数据集处理及实验5 部分核心代码6 最后 1 前言 🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是 🚩 基于深度学习YOLO抽烟行为检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！ 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数：3分工作量：3分创新点：4分 �

计算机设计大赛深度学习驾驶行为状态检测系统(疲劳抽烟喝水玩手机) - opencv python

文章目录 1 前言1 课题背景2 相关技术2.1 Dlib人脸识别库2.2 疲劳检测算法2.3 YOLOV5算法 3 效果展示3.1 眨眼3.2 打哈欠3.3 使用手机检测3.4 抽烟检测3.5 喝水检测 4 最后 1 前言 🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是 🚩 基于深度学习的驾驶行为状态检测系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！ 🥇学长这里给

抽烟打电话识别系统-打电话行为预警系统---豌豆云

抽烟打电话识别系统对指定区域进行实时监测，当监测到有人抽烟、打电话时，立即告警及时制止，防患于未然。传统视频监控需要长时间盯着屏幕，容易导致安全管理人员眼睛疲劳、注意力下降，无法在事故发生时有效处理。豌豆云抽烟打电话识别系统对指定区域进行实时监测，当监测到有人在工作时间抽烟、打电话时，立即告警并通知管理人员及时制止。同时将告警截图和视频保存到数据库形成报表，推送给相关管理人员。还可以根

系统思考：抽烟喝酒来缓解工作压力

记得在两年以前，一朋友让我去做一个体检，是关于压力的体检，而且是用一个仪器来做测量，那时候我印象深刻是医生说我的压力值只有50，和欧洲人的压力值类似，而大部分中国人的压力值都是在300-400，我就想想我是如何来舒缓自己的压力的，可能和每天坚持健身和坚持写作有关，在不断遇到各种各样的事情时，培养了一个大心脏，如果把这件事情用时间轴放大到10年，20年，30年，会发现再难的事情也只是时间轴上的那一点

计算机设计大赛深度学习YOLO抽烟行为检测 - python opencv

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【深度学习目标检测】八、基于yolov5的抽烟识别（python，深度学习）

YOLOv5是目标检测领域一种非常优秀的模型，其具有以下几个优势： 1. 高精度：YOLOv5相比于其前身YOLOv4，在目标检测精度上有了显著的提升。YOLOv5使用了一系列的改进，如更深的网络结构、更多的特征层和更高分辨率的输入图像，以提升精度。 2. 高效性能：YOLOv5在目标检测任务中具有很高的处理速度和实时性。相比于其他目标检测模型，YOLOv5采用了更少的计算量和参数数量，因此它在

【深度学习目标检测】四、基于深度学习的抽烟识别（python，yolov8）

YOLOv8是一种物体检测算法，是YOLO系列算法的最新版本。 YOLO（You Only Look Once）是一种实时物体检测算法，其优势在于快速且准确的检测结果。YOLOv8在之前的版本基础上进行了一系列改进和优化，提高了检测速度和准确性。 YOLOv8采用了Darknet-53作为其基础网络架构。Darknet-53是一个53层的卷积神经网络，用于提取图像特征。与传统的卷积神经网络相比，

AI抽烟识别系统研发关键

为了设计一个有效的AI抽烟识别系统，我们需要考虑几个关键组成部分：图像捕捉、数据处理、模型训练、以及实际应用场景。下面是这个方案的详细阐述： 1. 图像捕捉与数据收集摄像头部署：首先，在需要监控的区域安装高分辨率摄像头，确保能够清晰捕捉人物面部及手部动作。数据采集：收集包括抽烟动作在内的各种日常活动的视频数据，以便训练模型区分抽烟与其他动作。 2. 数据处理与增

基于YOLOv8深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~ 👍感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识

基于YOLOv8深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

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深度学习之基于YoloV5抽烟检测系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四. 总结一项目简介基于YOLOv5（You Only Look Once）的抽烟检测系统可以用于实时检测图像或视频中是否存在抽烟行为，并进行相应的识别和报警。 YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，特别适用于实时目标检测任务。该算法通过将图像分割

poj2509---抽k根烟就换一支，求能抽烟的总数

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>int main(){int now,k;while(scanf("%d %d",&now,&k) != EOF){int hav=0;while(now >= k){hav += now/k*k;now = now/k + now%k;}hav += now;printf("%d\n",hav);}ret

竞赛深度学习YOLO抽烟行为检测 - python opencv

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AI：38-基于深度学习的抽烟行为检测

随着人工智能的迅猛发展，它在各个领域展现出了广泛的应用潜力。其中，基于深度学习的抽烟行为检测技术引起了人们的极大兴趣。这项技术利用计算机视觉和深度学习算法，能够自动检测和监测人们的抽烟行为，为烟草控制和公共卫生提供了新的手段。本文将深入探讨基于深度学习的抽烟行为检测技术的原理和方法，并提供相关代码，帮助读者更好地理解和应用该技术。技术原理：基于深度学习的抽烟行为检测技术主要基于计算机视觉

计算机竞赛深度学习驾驶行为状态检测系统(疲劳抽烟喝水玩手机) - opencv python

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