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视频监控中抽烟行为的检测数据集。

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简介：
该数据集，命名为“抽烟检测数据集”，包含XML格式的文件（4480）和JPEG图像文件（4473）。

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  • 抽烟行为监控视频数据集
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    抽烟行为监控视频数据集是一系列专为监控和识别抽烟行为设计的视频片段集合，适用于训练计算机视觉模型以提高公共空间的安全与健康监测水平。 抽烟检测数据集包含4480个XML文件和4473张JPEG图片。
     
  • 监控视频中的抽烟行为模拟训练数据
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    本项目聚焦于构建一个基于监控视频的抽烟行为模拟训练数据库，旨在提供高质量的数据集用于机器学习和人工智能研究，特别是在行为识别与分析领域。 抽烟模拟训练帮助人们在戒烟过程中更好地适应无烟生活。通过这种训练，参与者可以在安全的环境中体验到不吸烟的真实感受，并学会如何应对想抽烟的冲动。这种方法能够有效减少复吸的风险，提高成功戒烟的可能性。
     
  • 带标签的抽烟行为检测数据集
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    这是一个包含多种标签的抽烟行为的数据集，适用于行为识别和分类研究，有助于提升对特定动作的理解与分析能力。 抽烟目标检测数据集包含标签。
     
  • 视频监控中的跌倒行为检测
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    本研究聚焦于通过视频分析技术实现对跌倒行为的有效识别与响应，旨在提高公共及私人空间的安全监测水平。 监控视频中的异常行为检测是计算机视觉研究领域的重要课题。人体跌倒作为一种常见的异常行为，在老龄化社会中对老年人的生命安全具有重要意义。本段落提出了一种结合三帧差法和更新运动历史图像的方法来获取运动前景，并通过膨胀形态学操作与中值滤波处理，消除前景噪声。我们利用矩形包围框标记感兴趣的区域，并分析其形状变化。最终，算法采用宽高比、人体Hu矩特征、轮廓离心率以及轴线角等多种特性进行跌倒行为的识别，并对检测到的行为实时发出警报。实验结果显示，在固定背景下的监控视频中，该方法能够准确且稳定地识别单人跌倒异常行为。
     
  • 烟民行为监测数据集.zip
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    本数据集包含大量烟民的行为记录和相关信息，旨在通过分析吸烟习惯、频率等来研究烟草使用对健康的影响及辅助开发戒烟支持工具。 吸烟人群的机器自动检测数据集用于识别抽烟行为。
     
  • 抽烟检测数据集-吸烟识别数据集.zip
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    该数据集包含大量标记的图像和视频片段，用于训练机器学习模型以检测和识别吸烟行为。非常适合相关研究和开发使用。 吸烟检测数据集—抽烟检测识别数据集.zip 包含3000张已标注图片及2000张未标注图片。
     
  • 抽烟检测数据集YOLOv5 6.2版本吸烟检测
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    本数据集为优化YOLOv5 6.2版设计，专门用于提升模型在识别和监测吸烟行为方面的准确性和效率。 该数据集包含5000多张图片及其对应的文本标注，包括类别标签以及烟的坐标位置。这些内容均为抽烟场景的照片，并且格式与yolov5.6.2兼容，只需修正路径和类别信息即可直接用于训练。
     
  • 与烟雾监控有关的视频数据集
    优质
    本数据集包含大量与烟雾监控相关的视频片段，旨在为火灾早期预警系统的研发提供训练和测试资源。 该数据集包含了多个场景下的烟雾数据集合，包括远景、室内环境、香烟以及车辆事故等情况。这些数据是在火灾检测研究过程中收集的，并可供其他研究人员在进行类似的研究时使用。
     
  • 抽烟与通话行为数据集
    优质
    该数据集包含了在不同吸烟状态下人们的通话行为记录，旨在研究吸烟对个体通讯习惯的影响。 抽烟及打电话行为数据集适用于深度学习用户进行抽烟或打电话行为检测。该数据集中共有5373张图像：打电话的数据有1227张，吸烟的数据有2168张，正常状态下的数据有1978张。