一种基于YOLOv5的吸烟行为检测算法

    公开(公告)号:CN116824636A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310829900.6

    申请日:2023-07-07

    Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv5的吸烟行为检测算法,属于深度学习和计算机视觉技术领域。该方法主要包括:S1.通过互联网查找并制作吸烟数据集,并对数据集进行数据扩充和过采样数据增强处理;S2.网络模型改进,采用卷积神经网络和注意力机制结构融合为Transformer形式的混合模型CBSBOT作为主干特征提取网络改进CSP结构,并通过将CIOU损失函数优化为SIOU,实现更精准的边界框预测,同时将高效注意力机制CA融入到主干网络特征提取的最后一层;S3.优化改进后的YOLOv5模型部署硬件设备上,与监控设备结合,更好的帮助公共场所禁烟,改善生活环境。利用本发明提出的YOLOv5的吸烟行为检测算法,模型体积小、精度高、运行速度快,便于实际应用,更好的帮助禁烟。

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