编号：A674
大小：303M
环境：Python3.9、OpenCV4.8.1、torch2.1.1
简介：吸烟行为检测对于维护公共场所的健康环境、防止火灾事故的发生以及促进健康生活方式都具有重要作用。使用基于YOLOv8的吸烟行为检测系统能够有效识别视频中的吸烟行为，从而及时采取适当措施。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过2357张图片，训练了一个进行吸烟行为的目标检测模型，准确率高达96%。并基于此模型开发了一款带UI界面的吸烟行为检测系统，可用于实时检测场景中的吸烟行为，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，并保存检测结果。
文件说明：
运行展示
run MainProgram.py
主界面
图片检测
视频检测
实时检测
运行train.py可以进行训练
将文件【datasets/SmokeData/data.yaml】中train,val数据集的绝对路径改为自己项目数据集的绝对路径
train: E:\MyCVProgram\SmokeDetection\datasets\SmokeData\train
val: E:\MyCVProgram\SmokeDetection\datasets\SmokeData\val
然后运行train.py文件即可开始进行模型训练,训练结果会默认保存在runs/detect目录中。
其中runs/train是我已经训练好的结果文件，含模型与所有过程内容。
训练好的模型在runs/train/weights目录下，last.pt表示最后一轮结果的训练模型，best.pt表示训练中最好结果的训练模型。一般我们使用best.pt就行。
配套文件
我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频
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索炜达.猿创 » 深度学习之基于YoloV8的抽烟行为检测系统(PyQt5界面+数据集+训练代码)
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