深度学习使用的YOLO格式吸烟数据集，资源中包含训练代码，YOLO可直接训练， 数据集分为了test，vaild，train三中，test用于测试，val用于验证，train用于训练。 数据集中包含了两种类别，第一是Face（未吸烟），第二种是Smoke（吸烟） YOLO格式吸烟数据集是一种深度学习训练数据集，专为YOLO系列目标检测模型设计。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测系统，因其速度和准确性而广泛应用于计算机视觉领域。该数据集的目的是识别和分类图像中的人物面部表情，具体区分是否处于吸烟状态。 YOLO格式的吸烟数据集按照不同的使用目的，被划分为三个主要文件夹：train、valid和test。其中，train文件夹包含了用于模型训练的图片和对应的标注文件；valid文件夹包含了用于验证模型准确性的图片和标注文件；而test文件夹则包含了用于模型测试的图片和标注文件。这种划分确保了在训练过程中，模型能够学习到足够的信息，同时通过验证集和测试集来评估模型的泛化能力和准确性。 数据集中的类别分为两类，分别是Face（未吸烟）和Smoke（吸烟）。这意味着训练好的模型将能够识别出图像中人物的面部表情是否属于吸烟行为。这样的数据集对于相关领域（如公共场所的健康监测、人群行为分析等）的研究和应用具有重要价值。 在使用YOLO格式的吸烟数据集时，需要具备一定的深度学习和计算机视觉基础知识，以及熟悉YOLO模型的工作原理。训练代码可能涉及数据预处理、模型配置、损失函数选择、训练过程监控和参数调优等方面。数据集的使用通常遵循以下步骤： 1. 数据准备：下载并解压YOLO格式的吸烟数据集，组织好文件结构。 2. 数据标注：确保所有的训练图片都配有准确的标注文件，标注文件中包含了对象的类别和位置信息。 3. 配置训练参数：设置YOLO模型的超参数，如学习率、批次大小、训练轮次等。 4. 训练模型：使用准备好的数据和配置文件开始训练过程。 5. 模型评估：使用验证集和测试集对训练好的模型进行评估，查看其在未见数据上的表现。 6. 应用部署：将经过评估的模型部署到实际应用中，进行实时的吸烟行为识别。 YOLO格式的吸烟数据集的可用性可从YOLOv5延续到最新的YOLOv8、甚至未来版本的YOLO，表明了其在目标检测领域的广泛兼容性和应用前景。随着YOLO系列算法的不断演进，这种数据集能够支持最新的技术进展，为研究人员和开发者提供了一个强大的工具，以研究和开发出更准确、更高效的吸烟行为识别系统。 由于数据集包含真实的面部图像，因此在处理和使用过程中，必须严格遵守相关的隐私保护法规和个人数据保护条例。对于数据集的使用，还需要确保获得必要的授权和许可。

禁止吸烟警示灯电路是一个由多个电子组件构成的系统，它的主要功能是在检测到烟雾时发出语言提示，阻止人们在禁止吸烟的区域吸烟。该电路的设计和组成可以让我们了解到基础的电子电路设计原理和实用的电子元件选择标准。 让我们分析该警示灯电路的主要组成部分和它们的工作原理。电路由几个关键模块组成，包括烟雾检测器、单稳态触发器、语言发生器和音频功率放大电路。 烟雾检测器是警示灯电路的第一道防线，它负责实时监控空气中的烟雾浓度。烟雾检测器主要由电位器RP1、电阻器R1和气敏传感器构成。气敏传感器在没有检测到烟雾时，其两端的阻值较高，而一旦检测到烟雾，阻值会急剧下降。 单稳态触发器在电路中起到的是信号转换的作用，主要由时基集成电路IC1、电阻器R2、电容器C1和电位器RP2构成。其功能是在接收到烟雾检测器的信号后，输出一个稳定的高电平信号，以驱动后面的电路。 语言发生器是负责发声的模块，由语音集成电路IC2、电阻器R3-R5、电容器C2和稳压二极管VS组成。当单稳态触发器输出高电平时，语音集成电路IC2被激活，开始产生"请不要吸烟!"的语言电信号。 音频功率放大电路主要由晶体管V、升压功放模块IC3、电阻器R6、R7、电容器C3、C4和扬声器组成。这个模块的作用是将IC2输出的电信号进行放大，然后推动扬声器发出清晰的语言警告声。 在元器件的选择方面，通常会推荐使用1/4W碳膜电阻器或金属膜电阻器，小型线性电位器或可变电阻器。电容器方面，C1、C2和C4应该选择耐压值为16V的铝电解电容器，而C3则选用独石电容器。稳压二极管VS的额定功率应为1/2W，稳定电压为4.2V。晶体管V可以选择S9013或C8050型硅NPN晶体管。时基集成电路IC1通常选择NE555型，语言集成电路IC2应内含"请不要吸烟!"的语音信息，而功率放大模块IC3则可以选用WVH68型升压功放厚模集成电路。扬声器BL应选用8Ω、1-3W的电动式扬声器，气敏传感器则选择MQK-2型。 整个电路的制作与调试过程需要仔细操作。其中，气敏传感器的阻值调整可以改变其加热电流，一般维持在130mA左右。单稳态触发器的电位器RP2用于调整电路动作的灵敏度。 此外，这个禁止吸烟警示灯电路不仅可以用作警示吸烟者，还可以作为烟雾报警器来检测火灾或者用于有害气体、可燃气体的检测报警。通过调整RP1的阻值，可以改变气敏传感器的加热电流，而调整RP2的阻值则可以改变单稳态触发器电路动作的灵敏度。 通过深入了解该电路的工作原理，我们可以掌握基础的电子电路设计和电子元件应用，进而在实际生活中应用这些知识，创造出更多的实用电子设备。

"深度学习YOLOv8+Pyqt5联合打造实时吸烟行为检测系统：完整源码+数据集+详细说明，助力禁烟政策执行",基于深度学习YOLOv8与Pyqt5集成，全方位公共场所抽烟检测与识别系统，附带全套源码及详细指南——轻松构建、跑通与定制升级,基于深度学习YOLOv8+Pyqt5抽烟吸烟检测识别 将获得完整源码+数据集+源码说明+配置跑通说明 可以额外付费远程操作跑通程序、定制其他课题 支持图片、视频、摄像头检测 在现代社会，公共场所的禁烟政策越来越严格，以减少二手烟对非吸烟者的影响。 然而，监管和执行这些政策仍然面临挑战。 本文提出了一种基于YOLOv8（You Only Look Once version 8）的抽烟检测系统，该系统结合了深度学习技术和PyQt5图形用户界面框架，旨在实时监测并识别公共场所中的吸烟行为。 该系统的设计考虑了实时性、准确性和用户友好性，为提高公共场所的空气质量和遵守禁烟规定提供了。 ,基于深度学习; YOLOv8; Pyqt5; 抽烟检测识别; 完整源码; 数据集; 配置跑通说明; 远程操作; 定制课题; 图片/视频/摄像头检测; 禁烟政策; 实时监测;

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吸烟(抽烟)检测和识别1：吸烟(抽烟)数据集说明(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130337263 吸烟(抽烟)检测和识别2：Pytorch实现吸烟(抽烟)检测和识别(含吸烟(抽烟)数据集和训练代码)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/131521338

假设一个系统中有三个抽烟者进程，每个抽烟者不断地卷烟并抽烟。抽烟者卷起并抽掉一颗烟需要有三种材料：烟草、纸和胶水。一个抽烟者有烟草，一个有纸，另一个有胶水。

其中包含5000多张图片，以及相应的text文本标注，包括类别，和烟的坐标。内容为抽烟图片，格式对标yolov5.6.2，修正一下路径和类别即可直接执行训练。

目前，基于深度学习的目标检测方法主要有两大分支，分别是基于区域提取的两阶段目标检测模型和直接进行位置回归的一阶段目标检测模型。 故本项目通过采用深度学习方法实现对吸烟行为的目标检测，使用python语言搭建YOLO算法实现对吸烟行为的实时监测。 YOLO算法将整幅图像分为了多个网格单元，对每个网格中心目标进行检测，该算法不用生成候选区域，在一个卷积网络中就可以完成特征提取、分类回归等任务，检测过程得到了简化，检测速度也变得更快，但该算法对于小尺度目标的检测不够准确，如果图像中存在重叠遮挡等现象就可能出现遗漏。

吸烟检测数据集-监控视角，VOC格式，XML标注文件

1、YOLOv7吸烟行为检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志， 2、classes: smoke； 3、检测结果和数据集参考： https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127354103?spm=1001.2014.3001.5502