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摘 要

针对公共场所违规吸烟监管困难以及传统人工巡检效率低下的问题，设计并实现了一套基于YOLOv8深度学习算法的自动吸烟检测系统。系统利用Python语言进行开发，结合OpenCV图像处理技术与PyQt5框架构建了可视化交互界面。通过搜集多种真实监控场景下的吸烟行为图像，构建了包含手持香烟、点火动作及烟雾特征的专项数据集，并运用马赛克增强和色彩空间变换等策略提升模型在复杂环境下的泛化能力。实验结果表明，经过训练的YOLOv8s模型在验证集上的平均精度均值达到92.7%，能够实现对吸烟行为的实时识别与精确定位。系统集成了图片检测、视频分析及摄像头实时监控功能，并具备自动记录检测日志与结果保存机制。该研究为智慧安防提供了高效的技术手段，在火灾预防与公共卫生治理领域具有较强的应用价值。

目 录

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目的和意义

1.3 国内外研究现状

1.3.1 国内研究现状

1.3.2 国外研究现状

1.4 论文组织结构

2 相关技术介绍

2.1 Python介绍

2.2 OpenCV图像处理库

2.3 机器视觉技术介绍

2.4 YOLO算法介绍

3 系统设计与实现

3.1 系统总体架构

3.2 UI界面设计

3.2.1 界面布局与控件配置

3.2.2 QSS样式优化

3.2.3 布局与响应机制

3.3 YOLO模型集成

3.3.1 模型加载与初始化

3.3.2 类别信息读取

3.3.3 图像推理与结果处理

3.4 功能模式实现

3.5 识别结果展示与日志记录

3.5.1 图像标注与结果显示

3.5.2 日志信息生成与显示

4 系统训练与调试过程

4.1 数据集准备与预处理

4.1.1 数据集来源与组织结构

4.1.2 图像标注与数据增强

4.2 模型训练过程

4.2.1 训练环境与参数设置

4.2.2 训练流程与结果分析

4.3 系统调试与优化

4.3.1 性能调优

4.3.2 边界框精度优化

5 结论与展望

附 录

参考文献

致 谢

1 绪论

随着社会文明程度不断提高，公共场所控烟已成为社会共识。传统烟草消费引发的健康问题和火灾隐患始终是城市安全管理的痛点。在加油站、化工厂以及商场走廊等禁烟区域，单纯依靠人工巡检或张贴标语很难做到全天候实时监管。吸烟行为具有随机性和短暂性，监管人员稍有疏忽就可能留下安全漏洞。随着智慧城市概念的普及，利用监控摄像头实现自动化预警成为解决该问题的有效途径。通过构建针对吸烟姿态和香烟目标的专用数据集，结合计算机视觉算法进行模型训练，可以实现对违规吸烟行为的秒级响应。

2 相关技术介绍

本系统基于机器视觉与深度学习技术开发，采用Python作为核心开发语言，依托OpenCV库完成图像采集与预处理工作。核心检测模块选用YOLOv8目标检测算法，该算法检测速度快、轻量化程度高，适配香烟小目标识别场景，有效提升复杂场景下的检测精度与实时性，为吸烟检测系统的功能实现与稳定运行提供核心技术支撑。

3 系统设计与实现

3.4 功能模式实现

图片识别模式允许用户通过文件对话框选择本地图片进行识别。具体流程如下：

1. 用户点击图片识别按钮，弹出文件选择对话框。

2. 用户选择图片后，系统加载图片并在图像显示区域展示。

3. 点击开始识别按钮，系统调用 YOLO 模型进行推理。

4. 推理结果叠加在原图上，并显示在界面上。

5. 相关日志信息输出至日志文本框。

图3-2 吸烟检测

4 系统训练与调试过程

训练过程中记录了损失函数的变化趋势和 mAP（mean Average Precision）指标。训练完成后，最优模型保存为 `best.pt`，用于后续部署。在训练过程中，模型的损失函数逐渐下降并趋于稳定，表明模型已有效收敛。下图为训练期间的损失曲线图：

图4-1 训练损失

5 结论与展望

本研究针对公共场所吸烟行为监管的实际需求，设计并实现了一套基于 YOLOv8 深度学习算法的自动检测系统。通过构建包含多种复杂背景和不同吸烟姿态的专项数据集，利用马赛克增强和色彩空间变换等技术手段显著提升了模型对细小香烟目标的特征提取能力。