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摘要：本发明涉及图像处理领域，更具体地，涉及一种抽烟识别方法、系统、设备及存储介质。所述方法包括：获取待检测图像；对待检测图像进行处理提取人脸区域；利用yolov5模型框架对人脸区域进行抽烟检测得到抽烟检测结果；其中，yolov5模型框架中的骨架特征提取网络backbone和颈部网络neck之间通过若干个并联的通道空间注意力模块连接。本发明的抽烟识别先进行人脸检测，然后输入到添加了注意力机制模块的yolov5中进行吸烟检测的识别，通过级联检测的方式可以有效提高吸烟检测的召回率，同时在一定程度上又降低了误检率。
主权项：1.一种抽烟识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测图像；对待检测图像进行处理提取人脸区域；利用yolov5模型框架对人脸区域进行抽烟检测得到抽烟检测结果；其中，yolov5模型框架中的骨架特征提取网络backbone和颈部网络neck之间通过若干个并联的通道空间注意力模块连接；所述待检测图像进行人脸区域提取后还进行超分辨率增强处理，经过超分辨率增强处理后再输入到yolov5目标检测模型中进行抽烟检测；所述超分辨率增强处理采用的是基于生成对抗网络ESRGAN模块实现；所述基于生成对抗网络ESRGAN模块包括依次连接的第一RRDB模块组、第一卷积层、第二RRDB模块组、第二卷积层、upsample模块、第三卷积层、第四卷积层，第一RRDB模块组和第二RRDB模块之间采用shortcut的连接方式；所述第一RRDB模块组和第二RRDB模块组分别包括依次连接的8个RRDB模块和第五卷积层；所述通道空间注意力模块包括相互并联的空间注意力模块和通道注意力模块，输入特征分别进入空间注意力模块和通道注意力模块处理后再进行融合输出。
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百度查询： 联通(广东)产业互联网有限公司 一种抽烟识别方法、系统、设备及存储介质
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