本文介绍: 基于YOLOv5（You Only Look Once）的抽烟检测系统可以用于实时检测图像或视频中是否存在抽烟行为，并进行相应的识别和报警。YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，特别适用于实时目标检测任务。该算法通过将图像分割成网格并对每个网格进行分类，同时回归框的边界框参数，从而在单个前向传递中实现目标检测。构建基于YOLOv5的抽烟检测系统的主要步骤如下：数据集准备：收集包含抽烟和非抽烟的图像和标签数据，并进行标注，将其转化为模型可接受的数据格式。
一项目简介
基于YOLOv5（You Only Look Once）的抽烟检测系统可以用于实时检测图像或视频中是否存在抽烟行为，并进行相应的识别和报警。
YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，特别适用于实时目标检测任务。该算法通过将图像分割成网格并对每个网格进行分类，同时回归框的边界框参数，从而在单个前向传递中实现目标检测。
二、功能
深度学习之基于YoloV5抽烟检测系统(图片、视频和实时检测)
环境：Python3.8.5、OpenCV4.8.1、torch2.1.1
简介：可检测图片、检测视频、支持摄像头实时检测，检测接口已封装好并优化，代码可读性强！！！
提供训练好的模型+数据集+源码！
三、系统
四. 总结
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