YOLO算法实现吸烟检测效果不佳，远距离吸烟行为检测有什么好的思路或者方法？

manylinux 2024-05-17 15:38:49

本人做实际项目时，使用了yolov5、yolov8等目标检测吸烟，近距离可以，但稍微远点距离基本识别不到，请问大佬们，有什么改进方法，或者新的思路来解决此问题？尤其解决远距离检测不到吸烟行为的情况。应用场景最好是监控视角吸烟行为检测。

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onnx 2024-05-17

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波折这个问题我有发言权，我之前遇到博主一样的问题，远距离检测吸烟，效果不好，目标太小了，且容易产生误识别，后来换数据集、自己制作，效果都不太理想。后来尝试用openpose关键点检测结合YOLO算法来实现吸烟行为动作识别检测，远距离检测效果提升很多，毕竟远距离，人体关键点检测还是很好的。
可以参考学习我的项目：https://download.csdn.net/download/DeepLearning_/89316700
项目运行检测效果视频：https://live.csdn.net/v/388162?spm=1001.2014.3001.5501
欢迎各路大神交流学习，为应用提供新思路！

YOLOv5算法吸烟行为检测模型，包含1000多张左右YOLO算法吸烟行为检测数据集数据集，数据集目录已经配置好，yolo格式的标签，划分好 train，val, test，并附有data.yaml文件，yolov5、yolov7、yolov8等算法可以直接进行训练模型， 1000多张室内室外场景人员吸烟检测数据集， voc格式标签，可直接用于训练吸烟检测模型；数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

YOLOv9算法吸烟行为检测模型，包含1000多张左右YOLO算法吸烟行为检测数据集数据集，数据集目录已经配置好，yolo格式的标签，划分好 train，val, test，并附有data.yaml文件，yolov5、yolov7、yolov8等算法可以直接进行训练模型， 1000多张室内室外场景人员吸烟检测数据集， voc格式标签，可直接用于训练吸烟检测模型；数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

YOLOv7算法吸烟行为检测模型，包含1000多张左右YOLO算法吸烟行为检测数据集数据集，数据集目录已经配置好，yolo格式的标签，划分好 train，val, test，并附有data.yaml文件，yolov5、yolov7、yolov8等算法可以直接进行训练模型， 1000多张室内室外场景人员吸烟检测数据集， voc格式标签，可直接用于训练吸烟检测模型；数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

YOLOv8算法站立-跌倒-吸烟行为检测模型，包含2000张左右YOLO算法站立-跌倒-吸烟行为检测数据集数据集，数据集目录已经配置好，yolo格式的标签，划分好 train，val, test，并附有data.yaml文件，yolov5、yolov7、yolov8等算法可以直接进行训练模型，数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 数据集配置目录结构data.yaml： train: ./train/images val: ./valid/images test: ./test/images nc: 3 names: - stand - fall - smoking

1、YOLOV7吸烟行为检测，两种训练好的模型，内含各种训练曲线图，并包含数据集， 5000多张使用lableimg软件标注软件标注好的吸烟数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为xml格式和txt格式，分别保存在两个文件夹中，类别名为smoke; 可以直接用于YOLO系列的吸烟行， 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，代码是python的

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