随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉和深度学习算法在各个领域的应用日益广泛。其中，人员抽烟AI检测算法以其高效、精准的特点，成为公共场所、工厂、学校等场景中的得力助手。本文将介绍TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4人员抽烟检测算法的基本原理、实现步骤以及其在多个实际场景中的应用。
1、人员抽烟AI检测算法的基本原理
人员抽烟AI检测算法是一种基于计算机视觉和深度学习技术的先进工具。其核心在于利用卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取和分类。CNN能够自动学习图像中的空间层次结构，从而提取出与抽烟行为相关的关键特征，如烟雾、手部动作形态等。
实现步骤：
- 数据收集与标注：首先，需要收集包含抽烟行为和非抽烟行为的图像和视频数据，并进行精细标注。这些标注数据是模型学习的基础，帮助算法理解抽烟行为的各种表现形式。
- 模型训练：使用标注好的数据集训练CNN模型。在训练过程中，模型会不断学习和优化，以提高对抽烟行为的识别准确率。通过调整网络结构、优化算法参数等手段，可以进一步提升模型的性能。
- 特征提取与行为识别：训练好的模型能够对输入的图像或视频进行特征提取，包括烟雾、手部动作等关键特征。随后，根据提取的特征进行行为识别，判断图像或视频中的个体是否在进行抽烟行为。
- 告警与反馈：一旦识别到抽烟行为，系统会立即进行抓拍并发出告警信息，提醒相关人员注意或进行干预。
2、AI智能分析网关V4人员抽烟检测算法
智能分析网关V4人员抽烟检测算法基于大规模的人员吸烟数据训练，配合现场摄像头，结合业务逻辑进行推理判断，无需人工干预，能对监控区域工作人员违规吸烟行为实时进行监测，当识别到人员违规吸烟时，立即推送至管理员方便查看和处理，提高监管场所的安全性。
TSINGSEE智能分析网关V4内置了近40种AI算法模型，支持对接入的视频图像进行人、车、物、行为等实时检测分析，上报识别结果，并能进行语音告警播放。
在算力方面，TSINGSEE青犀智能分析网关V4硬件采用BM1684芯片，集成高性能8核ARM A53，主频高达2.3GHz，INT8峰值算力高达17.6 Tops，每个摄像头可同时配置3路算法，支持摄像头轮询与算法轮询任务。
平台支持前端设备管理、实时视频预览、录像与云存储、告警推送、取证抓拍、算法在线加载及优化、数据态势分析大屏等。
3、算法的应用
1）公共场所监管
在商场、车站、机场等公共场所设置监控摄像头，通过抽烟检测AI算法实时监测并告警。这种方式能够有效维护公共秩序和卫生，减少因抽烟行为引发的安全隐患等问题。例如，某机场在候机大厅、登机口等关键区域部署了搭载抽烟检测AI算法的监控摄像头，通过实时监控和告警功能，机场管理人员能够迅速发现并制止抽烟行为，有效维护了机场的公共秩序和卫生环境。
2）工厂安全监控
在工厂车间、矿山等高危环境中，抽烟检测AI算法能够自动识别工人是否存在抽烟行为。由于这些场所往往存在易燃易爆物品，抽烟行为可能引发严重的安全事故。因此，通过该算法的应用，可以有效保障生产安全，降低事故风险。
3）学校环境管理
在学校等教育机构中，抽烟检测AI算法也发挥了重要作用。通过对违规行为的及时干预和纠正，引导学生树立健康的生活方式和价值观，共同构建健康的校园环境。
4）加油站安全监控
在加油站等易燃易爆场所，通过吸烟监测识别技术实时监控，防止吸烟行为引发火灾。结合深度学习模型，如YOLO或SSD，可以精准地检测视频中的人体，并通过特征提取和吸烟行为识别算法，实时发出警报或通知相关人员。
展望
随着技术的不断发展和完善，智能分析网关V4抽烟AI检测算法将在更多领域发挥重要作用。它不仅能够提高公共场所的监管效率，还能有效保障生产安全和公共健康。未来，我们可以期待这一技术在智慧城市、智慧金融、智能制造等多个领域得到广泛应用，为我们创造更加健康、安全的生活环境。
标签：YOLO,AI,检测,抽烟,安防,算法,V4,行为 From： https://blog.csdn.net/Black_3717/article/details/142262455