ai抽烟检测识别预警摄像机 YOLOX

原创

燧机科技 2024-10-20 05:38:25 ©著作权

文章标签 人工智能计算机视觉神经网络 YOLO P4 文章分类 JavaScript 前端开发

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ai抽烟检测识别预警摄像机利用现场已有的监控摄像头对视频画面进行全天候实时监测，ai抽烟检测识别预警摄像机一旦发现抽烟动作、烟雾、火焰等可疑行为，系统将立即发出预警，并通过同步推送的方式提醒相关工作人员及时处理。这一技术的应用，不仅可以有效预防和减少公共场所的吸烟行为，还有助于提高智能安防系统的效果。ai抽烟检测识别预警摄像机的工作原理主要是通过图像识别技术来识别目标人物的人脸特征和香烟的特征。

YOLOX在YOLO系列的基础上做了一系列的工作，其主要贡献在于：在YOLOv3的基础上，引入了Decoupled Head，Data Aug，Anchor Free和SimOTA样本匹配的方法，构建了一种anchor-free的端到端目标检测框架，并且达到了一流的检测水平。此外，本文提出的 YOLOX-L 模型在视频感知挑战赛(CVPR 2021年自动驾驶研讨会)上获得了第一名。作者还提供了支持ONNX、TensorRT、NCNN和Openvino的部署版本YOLOX的性能超越了YOLOV5，YOLOX-X的AP值达到了51.2，超过YOLOV5-X 0.8个百分点，此外模型推理速度和参数量都具有比较大的优势。

ai抽烟检测识别预警摄像机 YOLOX_神经网络

在当今社会，公共场所的吸烟行为已经成为了一个普遍存在的问题。这种行为不仅危害了吸烟者本人的身体健康，也对周围人群的健康造成了潜在的威胁。为了解决这一问题，基于AI人工智能机器视觉分析识别技术的抽烟检测识别预警摄像机应运而生。该摄像机还具备自动跟踪功能，能够对可疑人员进行实时跟踪，并记录下其行踪轨迹。这一功能不仅可以帮助工作人员快速找到吸烟者，还有助于在后续的调查处理中提供有力证据。

# parameters
nc: 3  # number of classes     <============ 修改这里为数据集的分类数
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple

# anchors
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

# YOLOv5 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Focus, [64, 3]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [128]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
   [-1, 9, BottleneckCSP, [256]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16
   [-1, 9, BottleneckCSP, [512]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32
   [-1, 1, SPP, [1024, [5, 9, 13]]],
   [-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],  # 9
  ]

# YOLOv5 head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 13

   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, BottleneckCSP, [256, False]],  # 17

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 20

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],  # 23

   [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

ai抽烟检测识别预警摄像机检测到香烟一端进入嘴巴内时，便会判定为存在吸烟行为。此时，系统将立即触发预警机制，并通过网络将预警信息推送给相关工作人员。工作人员可以通过移动终端或电脑等设备接收预警信息，并及时前往现场进行处理。与传统的监控摄像头相比，该抽烟检测识别预警摄像机具有更高的准确性和实时性。它能够有效地减少人工巡查的频率和时间成本，提高工作效率。同时，该摄像机还具有广泛的应用前景，可以广泛应用于车站、机场、商场、医院等公共场所，为人们创造一个更加健康、安全的公共环境。