"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;

[数据集][目标检测]抽烟检测数据集VOC+YOLO格式22559张2类别.docx

抽烟检测数据集 yolo 总共3224张图片，已经标注

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

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。

抽烟检测一共2500多张图片含负样本，训练测试比例为8：2。进行了数据划分，数据增强，数据清洗，负样本添加，可以直接下载使用。准确率可达0.98+

yolov5抽烟检测数据集，txt格式，训练集、测试集、验证集已划分好，可直接用于训练，亲测有效

1. 双击dsm.exe可打开演示程序，使用电脑摄像头测试（或电脑接接USB摄像头） 2. 双击test.bat可通过传参数的方式调用dsm.exe检测sample目录对应的测试视频 3. demo.mp4为运行效果 4. 本程序使用了opencv4.11库 5. 本程序使用VS2019开发 6. 本程序为x64版本 7. 功能：Driver State Monitoring，即驾驶员状态监测 8. 详细功能：人为遮挡、姿态异常、打哈欠、打电话、抽烟、分神、闭眼检测 注：若您的电脑无法运行，请安装VS2019运行库再试

抽烟检测数据集 xml:4480 jpg:4473

其中包含train4104张，val 375张，test 371张，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，改一下路径和类别即可直接执行训练。