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申请/专利权人：北京商海文天科技发展有限公司
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的吸烟检测方法和系统，包括：获取待识别的禁烟区域的图像采集数据；基于所述图像采集数据，利用预先构建的吸烟区域检测模型，得到所述图像采集数据中是否存在疑似吸烟区域；当所述图像采集数据中存在疑似吸烟区域时，利用ByteTrack目标跟踪算法，生成吸烟动作轨迹；根据所述吸烟动作轨迹，确定所述待识别的禁烟区域是否存在吸烟行为；本发明通过结合神经网络和ByteTrack目标确定视觉特征，能有效提高识别疑似吸烟区域的准确率，减少误报和漏报，还有利于减少人力成本。
主权项：1.一种基于深度学习的吸烟检测方法，其特征在于，包括：获取待识别的禁烟区域的图像采集数据；基于所述图像采集数据，利用预先构建的吸烟区域检测模型，得到所述图像采集数据中是否存在疑似吸烟区域；当所述图像采集数据中存在疑似吸烟区域时，利用ByteTrack目标跟踪算法，生成吸烟动作轨迹；根据所述吸烟动作轨迹，确定所述待识别的禁烟区域是否存在吸烟行为；其中，所述吸烟区域检测模型以历史的图像采集数据作为训练数据的输入，以所述历史的图像采集数据是否存在吸烟区域的实际标注数据作为训练数据的输出，对YOLOv9神经网络进行训练得到的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京商海文天科技发展有限公司 一种基于深度学习的吸烟检测方法和系统
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