香煙檢測
1對1客服專屬服務(wù),免費制定檢測方案,15分鐘極速響應(yīng)
發(fā)布時間:2025-10-29 08:35:12 更新時間:2025-10-28 08:39:18
點擊:2294
作者:中科光析科學(xué)技術(shù)研究所檢測中心
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發(fā)布時間:2025-10-29 08:35:12 更新時間:2025-10-28 08:39:18
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作者:中科光析科學(xué)技術(shù)研究所檢測中心
香煙檢測本質(zhì)上是一個目標(biāo)檢測或物品分類問題,目前主流的技術(shù)都是基于計算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)。
這是目前最主流、最有效的方法。
核心技術(shù):使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型。
常見模型:
YOLO系列:如 YOLOv5, YOLOv8, YOLO-NAS。優(yōu)勢是速度快,適合實時檢測,例如在監(jiān)控視頻流中。
R-CNN系列:如 Faster R-CNN。優(yōu)勢是準(zhǔn)確率通常更高,但速度相對慢一些。
SSD: 在速度和精度之間有一個較好的平衡。
實現(xiàn)流程:
數(shù)據(jù)收集:收集大量包含香煙的圖片。圖片需要包含各種場景(如手持、放在桌上、在煙灰缸里)、各種角度、不同光照條件,以及不同品牌的香煙。
數(shù)據(jù)標(biāo)注:使用標(biāo)注工具(如LabelImg)在圖片中框出香煙的位置,并打上標(biāo)簽(如“cigarette”)。
模型訓(xùn)練:使用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)訓(xùn)練選定的深度學(xué)習(xí)模型。這個過程需要大量的計算資源(GPU)。
模型評估與優(yōu)化:使用未參與訓(xùn)練的測試集來評估模型的準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo),并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。
部署應(yīng)用:將訓(xùn)練好的模型部署到服務(wù)器、邊緣設(shè)備(如攝像頭)或移動端App上。
在深度學(xué)習(xí)普及之前,人們會嘗試使用傳統(tǒng)的圖像特征。
顏色和形狀:香煙通常呈白色柱狀,可以通過顏色過濾和邊緣檢測來識別。
長寬比:香煙有一個非常固定的長寬比例。
局限性:這種方法非常不魯棒。容易受到背景干擾、光線變化、角度變化的影響,誤檢和漏檢率很高。例如,一支白色的筆就可能被誤認(rèn)為是香煙。
有時檢測的重點不是香煙本身,而是其產(chǎn)生的煙霧。
技術(shù)原理:通過分析視頻序列中像素的運動模式、顏色(通常為灰白色)和紋理變化來識別煙霧。這也越來越多地使用深度學(xué)習(xí)模型。
在特定封閉空間(如廁所、酒店房間),會使用專門的傳感器。
煙霧探測器:感知空氣中的煙霧顆粒,但對于一根香煙產(chǎn)生的煙可能不敏感。
VOC(揮發(fā)性有機(jī)化合物)傳感器:檢測香煙燃燒時釋放的特定化學(xué)物質(zhì),如尼古丁、焦油等。這種方法更直接,但成本較高。
香煙檢測技術(shù)被應(yīng)用于以下多個領(lǐng)域:
目的:在機(jī)場、火車站、商場、醫(yī)院、學(xué)校等公共場所,通過已有的監(jiān)控攝像頭實時檢測吸煙行為,并發(fā)出告警。
挑戰(zhàn):需要較高的實時性和準(zhǔn)確性,避免打擾非吸煙者。
目的:在倉庫、工廠、森林等易燃易爆區(qū)域,檢測吸煙行為以預(yù)防火災(zāi)。
挑戰(zhàn):環(huán)境復(fù)雜,需要極低的誤報率。
目的:監(jiān)測辦公室、會議室、衛(wèi)生間等區(qū)域的違規(guī)吸煙行為。
挑戰(zhàn):涉及隱私問題,需要謹(jǐn)慎處理。
目的:通過手機(jī)App或智能設(shè)備,幫助用戶追蹤自己的吸煙習(xí)慣,為戒煙提供數(shù)據(jù)支持。
實現(xiàn):用戶用手機(jī)攝像頭對準(zhǔn)香煙,App識別并記錄一次吸煙事件。
目的:用于年齡驗證。顧客在自動售貨機(jī)前,攝像頭需要先識別其是否為成年人(人臉識別),有時也會結(jié)合檢測其手中是否持有香煙(或現(xiàn)金)來進(jìn)行交互。
盡管技術(shù)不斷進(jìn)步,但香煙檢測仍面臨一些挑戰(zhàn):
小目標(biāo)檢測:在監(jiān)控視頻中,香煙所占的像素非常少,這給檢測帶來了很大困難。
遮擋問題:香煙可能被手部分或全部遮擋。
光照和角度變化:不同的光線和拍攝角度會極大地改變香煙的外觀。
類間差異與類內(nèi)差異:不同品牌的香煙包裝和顏色不同(類間差異),而同一種香煙在不同狀態(tài)下(如完整、燃燒中、有煙蒂)看起來也不同(類內(nèi)差異)。
相似物干擾:白色粉筆、筆、棒狀糖果等物體在形狀和顏色上可能與香煙相似,導(dǎo)致誤檢。
隱私與倫理問題:在非公共區(qū)域進(jìn)行視頻監(jiān)控和行為分析,會引發(fā)對個人隱私的擔(dān)憂。
如果您是開發(fā)者或研究者,可以按照以下步驟入門:
學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識:掌握Python編程和深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ),了解PyTorch或TensorFlow框架。
選擇模型:從經(jīng)典的YOLOv5或YOLOv8開始,它們有活躍的社區(qū)和豐富的教程。
獲取數(shù)據(jù)集:
公開數(shù)據(jù)集:可以搜索如“Cigarette Detection Dataset”等關(guān)鍵詞,但高質(zhì)量的公開數(shù)據(jù)集較少。
自己創(chuàng)建:這是最常見的方式。用手機(jī)或網(wǎng)絡(luò)爬蟲收集圖片,然后進(jìn)行標(biāo)注。
訓(xùn)練與測試:在帶有GPU的電腦或云服務(wù)器(如Google Colab, AWS)上運行代碼,開始訓(xùn)練模型。
香煙檢測是一項成熟且正在不斷發(fā)展的計算機(jī)視覺技術(shù)。基于深度學(xué)習(xí)的方法(尤其是YOLO等單階段檢測器)是當(dāng)前絕對的主流。它被廣泛應(yīng)用于安防、消防、公共管理和健康領(lǐng)域。然而,在實際部署中,仍需克服小目標(biāo)、遮擋、光照變化以及隱私倫理等一系列挑戰(zhàn)。
如果您有更具體的應(yīng)用場景或技術(shù)問題,歡迎提供更多細(xì)節(jié),我可以給出更具針對性的解答。
證書編號:241520345370
證書編號:CNAS L22006
證書編號:ISO9001-2024001

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