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188宝金博页面版: 开题报告-基于深度学习的人员吸烟检测方法研究

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内容提示: 黄河交通学院本科毕业设计(论文)开题报告 学生姓名 专业班级 大数据(专升本) 学号 设计(论文)题目 基于深度学习的人员吸烟检测方法研究 选题的目的和意义: 吸烟有害健康,已成为全球公认的公共卫生问题。近年来,随着公共场所禁烟政策的推行,如何有效监管公共场所吸烟行为成为一大难题。传统的人工监控方式存在效率低、成本高、易遗漏等问题,难以满足实际需求。因此,开发一种高效、准确、实时的吸烟行为自动检测方法具有重要的现实意义。 近年来,深度学习技术在图像识别、目标检测等领域取得了突破性进展,为吸烟行为自动检测提供了新的思路。基于深度学习的人员...

文档格式:DOCX | 页数:3 | 浏览次数:8 | 上传日期:2025-12-19 21:55:50 | 文档星级:
黄河交通学院本科毕业设计(论文)开题报告 学生姓名 专业班级 大数据(专升本) 学号 设计(论文)题目 基于深度学习的人员吸烟检测方法研究 选题的目的和意义: 吸烟有害健康,已成为全球公认的公共卫生问题。近年来,随着公共场所禁烟政策的推行,如何有效监管公共场所吸烟行为成为一大难题。传统的人工监控方式存在效率低、成本高、易遗漏等问题,难以满足实际需求。因此,开发一种高效、准确、实时的吸烟行为自动检测方法具有重要的现实意义。 近年来,深度学习技术在图像识别、目标检测等领域取得了突破性进展,为吸烟行为自动检测提供了新的思路。基于深度学习的人员吸烟检测方法能够通过学习大量数据,自动提取吸烟行为的特征,并实现高效准确的检测,具有广阔的应用前景。 国内外研究现状综述: 目前,基于深度学习的人员吸烟检测方法主要分为两类: 1.基于图像的方法 该方法利用图像或视频数据,通过目标检测、姿态估计等技术识别吸烟行为。例如,利用YOLO、SSD 等算法检测香烟、打火机等目标,或通过 OpenPose 等算法识别人体姿态,判断是否处于吸烟状态。 2.基于传感器的方法 该方法利用可穿戴设备或环境传感器采集数据,通过分析心率、呼吸频率、手势等信息识别吸烟行为。例如,利用智能手环监测心率变化,或利用加速度传感器识别吸烟手势。 然而,现有方法仍存在一些问题。基于图像的方法易受光照、遮挡等因素影响,难以在复杂环境下实现准确检测。基于传感器的方法需要用户佩戴设备,存在隐私泄露风险,且难以大规模推广。 主要研究内容,拟解决的关键问题: 本研究拟针对现有方法的不足,提出一种基于深度学习的人员吸烟检测方法,主要研究内容包括: 1. 构建吸烟行为数据集:收集并标注包含吸烟行为的图像和视频数据,构建高质量的数据集,为模型训练提供数据支撑。 2. 设计吸烟行为识别模型: 基于深度学习技术,设计高效准确的吸烟行为识别模型,能够有效克服光照、遮挡等因素的影响,实现复杂环境下的吸烟行为检测。 3. 开发吸烟行为检测系统: 基于设计的模型,开发一套完整的吸烟行为检测系统,能够实现实时监控、自动报警等功能,为公共场所禁烟监管提供技术支持。

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