一、項目背景

吸煙檢測作為保障公共健康和環(huán)境安全的重要任務之一，一直備受關注。傳統(tǒng)的吸煙檢測方法往往依賴人工判斷，存在準確性低和實時性差的問題。為了解決這些問題，本項目基于深度學習技術進行了吸煙檢測系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)，選擇了PyTorch作為主要的深度學習框架，并結合了目標檢測領域的主流算法YOLOv5來完成吸煙目標的自動識別和定位。通過深入的模型研究和技術實現(xiàn)，我們能夠在圖像中準確地檢測吸煙行為，實現(xiàn)對吸煙活動的實時監(jiān)測。

二、實現(xiàn)思路

2.1 算法原理

YOLO(You Only Look Once) 是REDMON等提出的目標檢測算法，作為單階段(one-stage)的代表算法，目前 YOLO已經(jīng)更新到了YOLOv5。相比于Two stage目標檢測算法，YOLO是直接從網(wǎng)絡中提取特征，并預測物體的類別和具體位置，一步到位。

此后，REDMON在此基礎上提出了YOLO9000等檢測算法，使系統(tǒng)的檢測性能得到進一步提升。在YOLOv3的基礎上繼續(xù)改進升級，并最終得到 YOLOv4。YOLOv4網(wǎng)絡結構主要由CSPDarknet53特征提取網(wǎng)、SPP(空間金字塔池化)模塊、PANet特征融合模塊、Yolo Head分類器組成。
YOLOv5算法使用CSPDarknet(跨階段局部網(wǎng)絡)作為特征提取網(wǎng)絡,從輸入圖像中提取目標信息。如今，YOLOv5無論是在準確率還是速度上，都已經(jīng)達到較好的效果。所以，本項目采用YOLOv5訓練模型，結合YOLOv5算法構建火災檢測系統(tǒng)。

yolov5s的網(wǎng)絡結構，它是yolov5系列中深度最小、特征圖寬度最小的網(wǎng)絡。后面的m、l、x都是在此基礎上不斷加深、加寬的。網(wǎng)絡主要分為輸入端、Backbone、Neck、Prediction四個部分。它和yolov3主要不同的地方：

• 輸入端：Mosaic數(shù)據(jù)增強、自適應錨框計算、自適應圖片縮放
• Backbone：Focus結構、CSP結構
• Neck：FPN+PAN結構
• Prediction：GIOU_Loss
  YOLOv5 模型在輸入端(Input)增加了 Mosaic 數(shù)據(jù)增強、自適應錨框計算、自適應圖片縮放等數(shù)據(jù)預處理技巧來增強數(shù)據(jù)，防止過擬合；在特征提取網(wǎng)絡部分(Backbone)引入了Focus 模塊、跨階段局部融合網(wǎng)絡(CrossStage Partial Network, CSPNet)等方法，在減少了計算量的同時可以保證準確率，使特征能夠更好的向后傳遞。下圖為cspnet 結構圖：
  
  CSPNet主要目的就是緩解以前需要大量推理計算的問題，它有以下優(yōu)點：
• 增強了CNN的學習能力，能夠在輕量化的同時保持準確性。
• 降低計算瓶頸。
• 降低內存成本。
  CSPNet通過將梯度的變化從頭到尾地集成到特征圖中，在減少了計算量的同時可以保證準確率。

2.2 系統(tǒng)設計流程圖

三、系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

3.1 系統(tǒng)設計

系統(tǒng)設計主要使用PyQt5進行前端UI界面的搭建，同時使用PyTorch框架進行YOLOv5算法的訓練以及部署。
具體設計采用基于YOLOv5的算法進行火災檢測，并結合PyQt5進行UI界面的制作。系統(tǒng)通過攝像頭實時采集森林圖像，利用訓練好的YOLOv5模型對圖像進行火災檢測。檢測到火災后，系統(tǒng)將及時發(fā)出警報，并在UI界面上顯示火災發(fā)生的位置和相關信息。為了確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和實時性，我采用了高性能的服務器和存儲設備，并優(yōu)化了模型的檢測精度和性能。UI界面設計考慮了用戶的易用性和交互體驗，采用直觀的布局和功能設置，使用戶能夠通過簡單的操作完成火災監(jiān)測任務。未來，我將繼續(xù)改進和優(yōu)化系統(tǒng)，提高火災檢測的準確性和效率，并探索更多的應用場景和功能擴展。

3.2 數(shù)據(jù)集獲取

數(shù)據(jù)集是在網(wǎng)上進行的獲取，總共隨機選出訓練集 783張,測試集共200張。

四、系統(tǒng)測試

UI界面：

單張圖片預測結果：

視頻流監(jiān)測效果：

總結

待優(yōu)化的部分:

• 準確性: 吸煙行為的多樣性可能導致模型在某些情況下出現(xiàn)誤檢或漏檢。例如，某些吸煙姿勢、部分遮擋或特定的光線條件可能使模型難以準確識別。
• 實時性能: 盡管YOLOv5在速度上有所優(yōu)化，但在某些硬件上或在高分辨率視頻流中，實時檢測仍可能面臨挑戰(zhàn)。 環(huán)境適應性:
• 不同的背景、場景或文化背景中的吸煙行為可能有所不同，這要求模型具有很強的泛化能力。 小樣本問題:
• 如果訓練數(shù)據(jù)不足，模型可能難以學習到所有與吸煙相關的特征，從而影響其性能。

未來工作:

• 數(shù)據(jù)增強: 通過收集更多的吸煙圖像或使用數(shù)據(jù)增強技術來增加訓練樣本的多樣性，從而提高模型的泛化能力。
• 模型融合與集成: 探索與其他目標檢測或圖像分類模型的融合策略，以提高檢測的準確性。
• 輕量級模型優(yōu)化: 針對移動或嵌入式設備，可以研究如何進一步優(yōu)化模型大小和計算復雜性，以實現(xiàn)更快的檢測速度。
• 多模態(tài)檢測: 考慮結合音頻、視頻或其他傳感器數(shù)據(jù)來增強吸煙檢測的準確性。例如，吸煙時產(chǎn)生的特定聲音或氣味可能與視覺信息相結合，為檢測提供額外的線索。
• 更換模型：目前YOLO系列已經(jīng)更新到YOLOv8階段，可以使用最新的YOLOv8進行訓練，性能會比v5要好很多，本文只是進行一個小實驗，所以還是使用的v5。

本文回顧：