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雷达卡
吸烟被世界卫生组织认定为全球主要的健康威胁之一，长期吸烟与多种严重疾病密切相关，如肺癌、心血管疾病等。除了对吸烟者自身造成伤害外，二手烟同样会对周围人群带来显著的健康风险，甚至在某些情况下危害更大。随着公众健康意识的提升，各国相继出台严格的禁烟法规，尤其加强了对公共场所和室内环境的控烟管理，以降低烟草对大众健康的负面影响。
尽管相关政策已广泛推行，但在实际执行中，室内吸烟行为依然难以彻底杜绝，特别是在监管薄弱或执法不严的区域。虽然法律法规提供了制度保障，但依赖传统手段进行监督仍存在诸多局限。如何实现高效、及时地识别和干预室内吸烟行为，已成为推动公共健康治理现代化的重要课题。[此处为图片1]
传统的室内吸烟监测方式主要包括人工巡查和烟雾传感器探测。然而，这些方法普遍存在响应滞后、误报率高、漏检频繁等问题。烟雾探测器仅能感知空气中是否存在烟雾颗粒，无法判断是否由吸烟引起，也无法捕捉具体行为过程或确认吸烟个体。此外，吸烟者常选择隐蔽角落或短暂时间点进行吸烟，进一步增加了检测难度。这种低效且依赖人力的监管模式，难以适应复杂多变的室内环境，导致整体监控效果不佳。
面对上述挑战，亟需一种更加智能、精准的技术方案来提升禁烟监管能力。理想的系统应具备实时性、非侵入性和高准确率，能够在不影响正常活动的前提下自动识别吸烟行为，减少对人工干预的依赖，从而提高公共场所的管理效率与执行力度。[此处为图片2]
近年来，随着人工智能特别是深度学习技术的发展，计算机视觉在图像理解与行为分析方面取得了突破性进展。卷积神经网络（CNN）作为核心模型之一，在目标检测与动作识别任务中展现出卓越性能，能够从复杂场景中提取关键特征并做出准确判断。这一技术进步为视频监控系统的智能化升级提供了坚实基础。
基于图像识别的实时分析技术，现已广泛应用于安防、交通、医疗等多个领域，并取得显著成效。将其引入室内吸烟行为监测，不仅可以识别香烟、烟雾等物理对象，还能结合人体姿态、手部动作等行为特征进行综合判断，极大提升了检测的可靠性与适用性。借助现有摄像头网络，可实现全天候、无干扰的自动化监控，为构建智慧化禁烟管理体系提供技术支持。[此处为图片3]
相比传统方法，基于图像识别的吸烟检测系统具有明显优势。该系统可在不打扰日常活动的情况下，持续分析监控画面，自动识别吸烟相关动作与物品。通过融合目标检测与行为分析算法，系统能够精准区分真实吸烟行为与其他类似动作（如喝水、拿笔），有效降低误判概率。
同时，该技术具备较强的环境适应能力，即便在光照变化大、背景杂乱或部分遮挡的情况下，仍能保持较高的识别精度。其非接触式、全时段运行的特点，使得监管更为连续和全面，大幅减少了人工巡查的成本与盲区，提升了整体管控效率。此外，系统可灵活部署于不同场所，如商场、办公楼、地铁站等，具有良好的扩展性与实用性。[此处为图片4]
目前，国内外已有不少研究聚焦于利用深度学习技术实现吸烟行为识别。部分成果采用卷积神经网络结合视频分析框架，在特定实验环境中实现了较高的检测准确率。这些探索验证了图像识别在吸烟检测中的可行性，也为后续系统优化提供了参考方向。
然而，现有研究仍面临一系列技术挑战。例如，复杂的光照条件、多样的摄像头角度、人物遮挡以及吸烟姿势的多样性，都会影响模型的稳定性与泛化能力。此外，真实场景中背景干扰较多，如何在保证实时性的前提下提升检测鲁棒性，仍是需要深入解决的问题。因此，构建一个稳定、高效且适用于多种室内环境的吸烟检测系统，仍需进一步的技术创新与工程优化。
本研究旨在设计并实现一套基于图像识别的室内吸烟检测系统，采用先进的深度学习目标检测模型对监控视频流进行实时分析，准确识别香烟、烟雾及典型吸烟动作，并触发联动报警机制。该系统致力于提升禁烟监管的智能化水平，弥补传统手段的不足，降低人力成本，增强公共场所的控烟执行力，助力构建更健康、安全的公共空间。
本研究旨在构建并实现一套基于图像识别的室内吸烟行为检测系统，利用深度学习技术对实时监控画面进行分析，自动识别吸烟动作并触发报警机制。通过融合先进的目标检测算法与行为特征分析方法，系统能够准确捕捉吸烟者的姿态变化以及烟雾的空间分布特征，从而实现对吸烟行为的精准判定。其高度智能化和自动化的设计，不仅减少了对人力监管的依赖，还显著提升了检测响应速度与准确性，有助于禁烟管理措施的有效落地。
由于吸烟行为在现实场景中具有较强的多样性和复杂性，图像识别技术在实际部署过程中面临诸多挑战。例如，吸烟者可能采取站姿、坐姿或遮挡状态等多种体态，同时烟雾形态易受通风条件、空间结构及光照环境的影响而呈现不规则扩散，这给视觉系统的稳定识别带来了困难。此外，监控画面中常存在背景干扰、低分辨率或运动模糊等噪声问题，进一步削弱了模型的判别能力。因此，提升检测算法在多变环境下的适应性与鲁棒性，优化其对复杂吸烟场景的处理性能，已成为当前研究中的关键方向。
[此处为图片1]本研究的意义在于为商场、医院、地铁站等公共场所提供一种高效、智能的禁烟监管手段，有效降低人工巡查所需的时间与经济成本，增强执法的及时性与覆盖面。研究成果不仅能为禁烟政策的实施提供强有力的技术支撑，也有助于推动智慧安防体系的建设与发展。同时，该系统的技术框架和解决方案可为其他类似行为识别任务（如打架检测、跌倒预警等）提供可行的参考路径，具备良好的扩展性与应用前景。
京公网安备 11010802022788号
