人工智能烟火摄像头：为烟草控制铺平道路

人工智能

2023-07-20 01:19:19

基于深度学习的抽烟行为检测：烟草控制和公共安全的革命

问题：吸烟如何影响个人和社会？

烟草使用是全球可预防死亡的主要原因之一，每年夺走数百万人的生命。不仅如此，二手烟还会对那些不幸被暴露在其中的人造成严重的健康问题。

解决方案：深度学习开启新希望

现在，我们有了新的希望——基于深度学习的抽烟行为检测技术。这项突破性的技术利用计算机视觉和深度学习算法，可以自动检测和监测人们的抽烟行为，为烟草控制和公共安全开辟了全新的可能性。

烟草控制的新利器

识别和阻止违规行为： 深度学习技术可以有效识别和阻止在禁止吸烟场所吸烟的行为，有助于维护这些场所的无烟环境。
评估政策有效性： 它可以帮助我们评估烟草控制政策的有效性，发现和解决吸烟率较高的问题区域，从而改进政策制定和执行。
消除误解和麻木不仁： 通过提供客观的证据，这项技术可以帮助我们消除人们对吸烟行为的错误观念和麻木不仁，提高人们对吸烟危害的认识。

公共安全的新武器

防止火灾： 深度学习技术可以帮助我们防止因吸烟引起的火灾。它可以识别那些在禁止吸烟场所吸烟的人，并向当局报告，以防止可能的火灾。
快速响应健康问题： 在公共场所，这项技术可以帮助我们快速识别和回应因吸烟引起的健康问题，例如呼吸困难或晕倒。

创造更健康、更安全的环境

减少二手烟危害： 深度学习技术可以帮助我们创造更健康的环境，让人们免受二手烟的危害，保护公众的健康。
提高公共安全： 它可以帮助我们减少吸烟引起的火灾数量，提高公共场所的安全水平，为社区营造一个更安全的环境。
为无烟一代奠定基础： 更重要的是，这项技术可以帮助我们改变人们对吸烟的态度，为无烟一代奠定基础，让未来更健康。

代码示例

import cv2

# 加载预训练的烟草模型
model = cv2.dnn.readNetFromCaffe("deploy.prototxt.txt", "mobilenet_iter_73000.caffemodel")

# 视频流
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

    # 预处理帧
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(frame, (300, 300)), 0.007843, (300, 300), 127.5)

    # 设置输入
    model.setInput(blob)

    # 进行预测
    detections = model.forward()

    # 遍历检测结果
    for i in np.arange(0, detections.shape[2]):
        confidence = detections[0, 0, i, 2]

        if confidence > 0.5:
            # 获取边界框
            x1 = int(detections[0, 0, i, 3] * frame.shape[1])
            y1 = int(detections[0, 0, i, 4] * frame.shape[0])
            x2 = int(detections[0, 0, i, 5] * frame.shape[1])
            y2 = int(detections[0, 0, i, 6] * frame.shape[0])

            # 绘制边界框
            cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

    # 显示帧
    cv2.imshow("Frame", frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()