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AI模型本地推理 - YYPOLOE - Python - Windows - GPU - 用于吸烟检测的目标检测

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简介：
简介：YYPOLOE是一款基于Python开发、适用于Windows系统的GPU加速目标检测模型，专为吸烟行为识别设计，可在本地高效运行。 吸烟检测预训练模型

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  • AI模型本地推理 - YYPOLOE - Python - Windows - GPU - 用于吸烟检测的目标检测
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    简介：YYPOLOE是一款基于Python开发、适用于Windows系统的GPU加速目标检测模型，专为吸烟行为识别设计，可在本地高效运行。 吸烟检测预训练模型
     
  • 电话吸烟目标检测数据集
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    本数据集专注于电话使用场景下的吸烟行为识别，通过收集和标注大量图像与视频数据，为开发高效的目标检测算法提供支持。 我们提供一个包含1559张图片的YOLO格式标注数据集，可以直接用于训练YOLO系列模型。 标注示例： 1 0.7974683544303798 0.5 0.16455696202531644 0.2777777777777778 说明：第一个数字“1”代表类别，后面的四个数值表示边界框的坐标（x1, y1, x2, y2）。
     
  • 基于YOLOv5训练的吸烟检测模型项目实战
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    本项目基于YOLOv5框架，开发了一个高效的吸烟行为检测模型。通过深度学习技术识别图像或视频中的吸烟场景，适用于公共场所监控等实际应用。 这段文字描述了一套用于公共场所或禁烟领域的人员吸烟监控系统的相关资源。这套系统包括模型训练源码、预训练的模型文件以及训练脚本和测试脚本。这些资源可以帮助开发者基于现有模型进行进一步的研究与开发工作。
     
  • 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。
     
  • 电话检测与吸烟检测
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    本项目致力于研发能够同时进行电话使用习惯分析及监测个体吸烟行为的智能系统，旨在促进健康生活方式。 打电话检测和抽烟检测算法演示工具的Android版本仅支持红外夜视照片，其他类型的照片需要调整算法参数。
     
  • 针对吸烟行为的目标检测数据集
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    本研究构建了一个专注于识别和定位图像中吸烟行为的目标检测数据集，为相关领域提供高质量训练资源。 吸烟检测数据集包含了一系列用于识别和分析吸烟行为的数据样本。这些数据可以被用来训练机器学习模型，以提高对吸烟活动的自动检测能力。通过使用这样的数据集，研究人员能够开发出更准确、高效的算法来监测公共场合中的吸烟现象，并为相关健康政策提供支持。
     
  • 基于YOLOv8的抽烟行为检测数据集，适用于训练目标检测模型
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    本数据集专为基于YOLOv8的目标检测框架设计，聚焦于抽烟行为识别，旨在优化模型在监控场景中的应用效能。 抽烟的危害主要包括以下几个方面： 1. 增加患多种癌症的风险：吸烟是导致肺癌、喉癌、口腔癌、食道癌等多种恶性肿瘤的主要原因，并且会增加其他类型癌症（如肾癌、胰腺癌、膀胱癌）的发病率。 2. 损害呼吸系统功能：烟草中的有害物质刺激气管，引发咳嗽和呼吸困难等症状。长期吸烟还会导致慢性支气管炎以及肺部疾病如肺气肿等的发生概率增加。 3. 影响心血管健康：吸烟能够引起血管收缩、血压上升及动脉硬化等问题，从而提高心脏病与中风的患病几率；同时烟草中的有害成分也会使血液内产生过多的氧化脂肪物质，对心脏和血液循环系统造成进一步损害。 4. 危害生殖系统的正常运作：吸烟对于男女双方都有不利影响。男性方面表现为精子数量减少、质量下降以及生育能力减弱；女性则可能出现月经失调、提前进入更年期及难以怀孕等问题。 5. 使皮肤状况恶化并加速衰老过程：烟草中的尼古丁会导致血管收缩，从而降低肌肤的血液供应量，加快老化速度，并形成皱纹和松弛现象。此外吸烟还会导致牙齿发黄、指甲脆弱以及肤色变暗等症状出现。 6. 增加其他疾病发生的可能性：除了上述提到的各种健康问题外，长期吸烟还可能诱发糖尿病、骨质疏松症、胃食管反流病及消化性溃疡等疾病的产生。 综上所述，持续抽烟对身体健康的负面影响非常严重。通过戒除烟瘾可以显著降低这些潜在的危害风险，并有助于改善整体生活质量。
     
  • 推荐用10行Python代码实现AI目标检测技术
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    本文章将指导读者使用Python编写仅需10行代码即可完成的人工智能图像目标检测项目，旨在让编程初学者也能轻松上手深度学习。通过采用流行的库如OpenCV和TensorFlow等，可以快速搭建并运行一个基础的目标识别模型。适合对AI领域感兴趣的开发者尝试实践。 本段落主要介绍了通过10行Python代码实现AI目标检测技术的内容，并对这些代码背后的原理和技术背景进行了探讨。如果你对此感兴趣，可以继续阅读以了解更多详情。
     
  • DPM目标检测模型
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    DPM（Deformable Part Models）是一种用于图像中物体识别的目标检测模型，它通过分层结构捕捉对象的不同部分，提高了复杂场景下的检测精度。 目前最先进的目标检测方法在PASCAL数据集中取得了很好的效果。