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摘 要：随着公共健康问题日益受到关注，吸烟行为的监测成为了提升健康管理的重要手段。传统的吸烟监测方法依赖人工检查，存在效率低下、响应延迟等问题。近年来，计算机视觉和深度学习技术的快速发展为吸烟行为检测提供了新的思路。YOLOv8作为YOLO系列目标检测算法的最新版本，以其高效、快速的特点在实时物体检测中得到广泛应用。本文提出了一种基于深度学习YOLOv8的抽烟检测系统，利用PyQt5框架构建了用户友好的图形用户界面（GUI），以实现对吸烟行为的实时、准确检测。
本文首先介绍了吸烟行为检测技术的发展历程和深度学习在该领域的应用现状，对YOLO系列算法进行了综述。接着，详细阐述了系统的设计方案，包括系统架构、数据预处理、模型设计以及界面设计。在系统实现部分，描述了环境搭建、模型训练、界面实现以及系统测试的过程。通过实验，验证了所提系统在不同场景下的抽烟检测性能，包括检测精度、速度和模型的泛化能力。实验结果表明，该系统在保持较高检测准确率的同时，能够实现快速的检测速度，满足实时抽烟检测的需求。最后，本文总结了研究成果，并对未来的研究方向进行了展望。该研究不仅为实时抽烟检测提供了一种有效的解决方案，也为深度学习在计算机视觉领域的应用提供了新的视角。
关键词：目标检测 深度学习 YOLOv8 吸烟检测
1 引言
1.1 研究背景和意义
吸烟已成为全球公共健康领域最严峻的挑战之一。根据世界卫生组织的统计，全球约有11亿吸烟者[1]，其中中国约有3.5亿吸烟者，且这一数字每年以惊人的速度持续增长[2]。吸烟不仅直接危害吸烟者的身体健康，还通过二手烟对非吸烟者产生严重的危害。最新研究显示，全球每年因吸烟而死亡的人数达到600万以上[3]，这一数字超过了艾滋病、结核病和疟疾等传染病引发的死亡人数总和。更令人担忧的是，吸烟群体的年龄正逐渐年轻化，未成年人模仿成年人吸烟的现象日益严重，这对社会的整体健康水平及青少年的成长带来了极大的负面影响。
吸烟的危害不仅仅限于直接影响身体健康，它还可能引发一系列社会问题。例如，由于吸烟者随意丢弃未完全熄灭的香烟，火灾的发生几率显著增加，导致了大量人员伤亡和财产损失[4]。烟蒂引发的火灾已成为全球范围内一个不可忽视的安全隐患。据统计，烟蒂引发的火灾和事故在多个国家和地区都是火灾发生的主要原因之一。随着城市化进程的加快，公共场所吸烟的管理变得尤为复杂，吸烟对社会的危害愈加显现。因此，如何有效检测和遏制公共场所吸烟行为，已经成为全球公共安全领域亟待解决的问题。
传统的吸烟行为监测方法主要依赖人工检查，存在响应延迟、误报率高以及缺乏精准度等问题。这些传统方法的局限性使得公共场所的吸烟行为难以实现实时、准确的管理。近年来，随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，基于视觉的吸烟行为检测逐渐成为一种新兴的研究方向[5]。YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法以其高效、快速的特点在实时物体检测中得到广泛应用。因此，基于YOLO的吸烟行为检测在准确性和实时性上具有显著优势。
本研究旨在基于最新的YOLOv8深度学习目标检测算法，开发一种高效的吸烟行为自动监控系统，克服传统方法的不足，并提升公共场所吸烟行为的管理效果。通过对YOLOv8算法的优化与改进，本研究不仅推动了吸烟行为监测技术的发展，也为公共健康管理提供了创新的技术支持。同时，本研究将为智能监控系统在公共健康领域的进一步应用提供宝贵经验，推动深度学习技术在实际生活中的广泛应用。总之，基于YOLOv8的吸烟行为检测系统将为减少公共场所吸烟、保护非吸烟者健康以及提升公共健康管理水平做出积极贡献。
1.2 研究内容和目标
1.2.1研究内容
本研究旨在开发一个基于深度学习的吸烟检测系统，具体内容和目标如下：
（1）系统设计与架构：设计一个高效的吸烟检测系统架构，结合YOLOv8算法和PyQt5图形用户界面（GUI），实现实时吸烟检测功能。研究系统的各个功能模块，包括数据预处理、模型训练、界面设计等。
（2）数据预处理：收集和整理吸烟图像数据集，进行数据清洗和标注。实施数据增强技术，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
（3）模型选择与训练：选择YOLOv8作为核心检测模型，分析其网络结构和训练策略。进行模型训练，调优超参数，以优化检测精度和速度。
（4）系统实现与测试：使用PyQt5开发用户友好的图形界面，使用户能够方便地进行吸烟检测操作。对系统进行全面测试，包括检测精度、速度和用户体验等方面的评估。
（5）实验与结果分析：通过实验验证所提系统在不同场景下的吸烟检测性能，分析检测结果的准确性和实时性。探讨YOLOv8模型的优势和不足。
（6）总结与展望：总结研究成果，分析系统的创新点和应用前景。提出未来可能的研究方向和改进建议。
1.2.2研究目标
本研究的主要目标是构建一个高效、准确且易于使用的吸烟检测系统，能够在实时应用中满足用户需求。通过深入分析和实验验证，期望为深度学习在吸烟检测领域的应用提供新的思路和方法。最终，推动吸烟检测技术在安全监控、公共健康等实际场景中的广泛应用。
1.3 论文结构安排
本论文共分为六章，具体结构安排如下：
第一章 引言。本章介绍研究背景、研究意义、研究内容和目标，阐明本论文的研究动机和目的。
第二章 相关工作综述。本章回顾吸烟检测技术的发展历程，综述深度学习在吸烟检测中的应用，详细介绍YOLO系列算法的演变及其优缺点，并探讨PyQt5在图形用户界面开发中的应用。
第三章 系统设计。本章详细描述所提吸烟检测系统的设计方案，包括系统架构、功能模块划分、数据预处理方法、模型设计及PyQt5界面设计。
第四章 系统实现。本章介绍系统的具体实现过程，包括环境搭建、模型训练、界面实现及系统测试，详细阐述每个模块的实现细节。
第五章 实验结果与分析。本章展示实验设置、实验结果及其分析，比较所提系统与其他吸烟检测算法的性能，讨论检测精度、速度和模型的泛化能力。
第六章 结论与展望。本章总结研究成果，分析研究的创新点与不足之处，并对未来的研究方向进行展望。
通过上述结构安排，论文将系统地展示基于深度学习的吸烟检测系统的研究过程和成果，帮助读者全面理解本研究的核心内容和贡献。
2 相关工作综述
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3 系统设计与实现
该吸烟检测系统的开发主要由深度学习模型训练和可视化操作界面开发两部分组成，其开发流程如图3.1所示。
3.1环境搭建
3.2深度学习模型训练
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处理完成的数据集规模相当庞大，总共有3898张图片用于模型的训练阶段，而为了评估模型的泛化能力，还特别划分了463张图片用于验证集，以及499张图片用于测试集。这些图片涵盖了吸烟数据集中的复杂场景，包括了白天、夜间、室内、室外、公众场所等多种环境，图片中既有单人吸烟也有多人吸烟，确保了数据集的多样性和复杂性。在这些图片中，检测的类别专注于“smoke”（吸烟），数据集中包含了超过37000个吸烟目标，这为训练一个精准的吸烟检测模型提供了丰富的样本。通过分析图3.3左上角的图表，我们可以看到类别的样本数量非常充足，这有助于模型学习到不同情况下的吸烟特征。而图3.3右上角的图表则展示了训练集中边界框的大小分布以及相应数量，这有助于我们了解吸烟目标在图片中的尺寸变化，以及不同尺寸目标的频率。这些信息对于模型在处理不同大小的吸烟时的准确性至关重要。图3.3左下角的图表描述了边界框中心点在图像中的位置分布情况，这有助于我们了解吸烟在图片中的位置分布，是否均匀分布，或者倾向于集中在图片的某个区域。这对于模型在不同位置都能准确检测到吸烟非常关键。最后，图3.3右下角的图表反映了训练集中目标高宽比例的分布状况，了解吸烟目标的高宽比例分布对于模型的准确性至关重要，因为不同角度和姿态的吸烟可能会导致不同的高宽比。
3.3可视化操作界面开发
基于深度学习的吸烟检测系统的模块框图如图3.6所示。主要包括文件导入模块、检测模块、检测结果选择模块、检测结果表格模块和操作模块，共五大模块。文件导入模块负责让用户选择检测源，用户可以跟进需求选择检测图片、视频或开启视像头实时检测。检测模块则是核心模块，其通过加载训练好的深度学习模型对预处理过的检测源进行推理，在检测源上绘制目标推理框，并在系统界面的中心区域显示出来供用户参考。检测结果模块则是考虑到推理结果可能包含多个目标，用户可以通过该模块快速选择并定位到该目标，查看该推理目标的类型、置信度、位置坐标信息等，除此之外，该模块还统计了模型对本次检测源检测用时和检测结果中目标数量。检测结果表格模块则是以表格的形式记录了每个检测源的文件路径和每个目标的置信度等信息。用户通过点击操作模块中的“保存”，可以将本次检测结果保存至该项目目录下的Save_data文件夹里；“关闭”则是将该系统关闭。
首先是借助Qt Designer拖拽式放置控件进行界面设计。接着借助pyuic5工具将.ui文件转换为Python代码，以便在PyQt5应用程序中使用，经统计，共使用了11种不同类型的控件，数量最多的是QtWidgets.QLabel和QtWidgets.QLineEdit，各用了4个。最后，在PyQt5的Python代码中，加载.ui文件或转换后的Python代码，创建和管理控件实例，并编写相应的事件处理逻辑，如该设计中的图片、视频、摄像头加载和处理，检测对象的选择，检测目标置信度、位置坐标等信息的显示，以及检测结果的保存。与此同时，使用OpenCV库加载训练好的YOLO模型，并在模型推理后，对模型的输出进行解析，提取边界框、置信度和类别信息，在原始图像上绘制边界框和类别标签，并在相应输出窗口显示坐标信息等。
吸烟检测系统基于PyQt5实现的逻辑如下，首先是加载UI布局文件Ui_MainWindow，并初始化应用程序的主窗口，设置按钮和下拉菜单的信号与槽，使得当用户进行操作时，程序能够响应并执行相应的函数，通过加载CSS文件来美化应用程序的界面；接着使用训练好的YOLO模型进行目标检测，检测结果包括目标的边界框、类别、置信度等信息，这些信息会显示在界面上的表格和图片预览区域。
用户可以通过“文件导入”区域的两个小图标分别选择图片检测和视频检测，检测流程如图3.7所示；通过模型推理后，具有检测框的检测结果将直接显示在左侧区域，而检测结果的信息则在“检测结果”区域输出，其中包括推理用时、目标数量、目标类型、置信度和目标坐标，而“目标选择”下拉框则可以选择要查看的目标对象，可以根据需要选择全部或者某个目标；在界面的左下方，则通过表格的形式清晰明了地输出检测的结果信息；界面右下方的“操作”区域的“保存”按钮可以将检测结果保存到本地，“退出”按钮则关闭该系统。
4 模型训练与指标分析
4.1相关评价指标
4.2训练的模型分析
如图4.1所示，本系统中训练的基于YOLOv8训练的交通标识识别模型的精确率达到了70%以上，模型的召回率也达到了70%以上，与此同时，均值平均精确率达到了65%。
训练初期，模型的精确率较低，因为模型刚开始学习，尚未从训练数据中学习到足够的特征。随着训练的进行，精确率迅速上升，表明模型正在改进，更好地区分不同类别的交通标识。在100轮之后，精确率的提高放缓，进入一个稳定阶段，这表明模型已经学习到大部分有用特征，并且性能正在趋于稳定。模型的精确率达到的70%以上。说明模型在推理交通标识目标时预测正类时很少出现错误，即产生的假正例较少，这意味着模型在识别特定目标时更加准确和可靠；且精确度较高表明模型在识别目标时具有较高的准确性，能够准确地区分目标和背景，减少误判。在目标检测任务中，高精确度通常意味着模型性能较好，因为它表明模型能够有效地识别和定位感兴趣的目标。
70%的召回率说明模型在交通标识的推理上具有较高的检测覆盖，即模型能够检测到大多数甚至所有的实际正类样本，这意味着模型在识别交通标识目标方面具有较强的能力，能够捕捉到更多的目标对象；且较高的召回率表明模型在预测时较少错过正类样本，即漏检（Miss）的情况较少，这对于需要高检测敏感性的应用场景非常重要，在智能交通领域需要尽可能地检测出所有目标，该模型的高召回率能够满足这一需求。65%的均值平均精确率则说明模型在较高的IoU阈值下具有较好的检测性能，即模型能够更准确地定位交通标识目标对象。
在对基于 YOLOv8 的吸烟检测系统进行性能测试时，我们分别从单张图像测试、批量推理测试以及视频流测试三个维度进行了评估。如图4.2所示，在单张图像测试中，经过100次平均计算，系统的平均推理时间为4.77毫秒，对应的帧率（FPS）达到了209.77。而在批量推理测试环节，当设置批次大小为4并进行50次平均计算后，平均批次时间为10.14毫秒，此时的帧率提升至394.38，这表明系统在处理批量图像时能够更高效地利用计算资源，从而显著提高了处理速度。至于视频流测试，系统处理了200帧图像，总耗时为1.77秒，计算得出的帧率为113.07。通过以上测试结果可以看出，该吸烟检测系统在不同的测试场景下均展现出了良好的性能表现，能够满足实际应用中对吸烟检测任务的实时性要求。
如图4.3为训练好的模型对于输入的图片的检测结果，可以看出图片中的每个吸烟都被检测出来了，共有3个，这些目标既有手夹烟，也有嘴巴咬住烟，而且该图片中吸烟目标较小较模糊，背景中有相同颜色干扰。但该模型不仅能够在模糊背景的图片中检测出微小的目标，而且因为其较高的召回率，使得其能够尽可能地检测出所有的目标，对于严谨的公共健康等领域，其具有较高的符合性，因此最终选择YOLOv8训练的模型作为该吸烟检测系统的深度学习核心模型。
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