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在公共場所內吸煙，不僅對自身、他人身體健康造成潛在的危害，還存在造成火災等現象的隱患。因此，出于健康和安全方面的考慮，為機場、加油站、化工倉庫等嚴禁吸煙的場所，設計了一種基于深度學習的能快速發現和警告吸煙行為的檢測模型。該模型使用卷積神經網絡對攝儫頭所拍攝的視頻流輸λ幀進行處理，經過圖像特征提取、特征融合、目標分類以及目標定位等過程，定位煙頭的位置，進而判斷出吸煙行為。常見的目標檢測算法針對小目標物體檢測效果不甚理想，檢測速度亦有待提高。通過設計的一系列卷積神經網絡模塊，不但減少了模型計算量，加快了推演速度，滿足實時性要求，而且提高了小目標物體（煙頭）檢測準確率。此外，運用了一些模型訓練的技巧，提升了模型的魯棒性。由于缺乏現有數據集，自制了一個與吸煙行為相關的數據集。對比實驗證明了提出的算法在本數據集以及一些公開數據集上有著更妤的檢測效果。
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