抽烟行为图像识别系统 AI智能边缘分析盒

       燧机抽烟行为图像识别系统 AI智能边缘分析盒基于视觉的，包括视频和图像，必须要看得见，才能进行分析。抽烟的捕捉主要是通过检测人和烟，以及它们之间的位置关系来判断的。一般抽烟要不拿在手上，要不正在抽，会有一些比较明显的特征。通过识别匹配这些特征，捕捉到抽烟行为。

       燧机抽烟行为图像识别系统 AI智能边缘分析盒基于神经网络深度学习算法，把人吸烟的主要活动骨架结构化并结合对香烟的识别，对监控区域内的人员抽烟行为进行分析，当燧机抽烟行为图像识别系统 AI智能边缘分析盒发现异常情况系统即刻报警，提醒管理人员及时处理，接入广播系统前端可喊话提醒，真正做到事前预警、事中常态检测、事后规范管理。

       传统的控烟技术手段主要以烟雾传感器为主，当传感器检测到烟雾时产生报警。但是管理人员无法对其高效的管理，不能及时取证，无法追溯，没有形成一个有效的闭环，导致控烟效果不佳，并且还会出现漏报、误报。

       吸烟监测是指在监控场景下事先设定监测范围，当监测区域范围有目标吸烟的人时触发报警。燧机抽烟行为图像识别系统 AI智能边缘分析盒是一款基于神经网络的人工智能算法，从图像或视频中，分析出事先定义的行为。

       燧机抽烟行为图像识别系统 AI智能边缘分析盒基于神经网络深度学习算法，把人吸烟的主要活动骨架结构化并结合对香烟的识别，对监控区域内的人员抽烟行为进行分析，当发现异常情况系统即刻报警，提醒管理人员及时处理，接入广播系统前端可喊话提醒，真正做到事前预警、事中常态检测、事后规范管理。

       燧机抽烟行为图像识别系统 AI智能边缘分析盒首先监测场景中的人，然后将识别出的人截取出来分别送入姿态监测模块和烟头监测模块。随后对手、嘴巴、烟的位置关系进行判断，确定是否正在吸烟，最后判断是在抽烟会进行预警。整个过程大概在50ms-70ms左右。对于吸烟，要是烟在画面中的清晰度占比低于10x10误识别的几率会增大。目标过小非常容易和其它物体混淆，比如粉笔这类，对于一些精确度要求比较高的场合，可以借助超分辨率技术，将待识别图片放大2-4倍之后进行处理，双重验证。

       燧机抽烟行为图像识别系统 AI智能边缘分析盒基于神经网络深度学习算法，把人吸烟的主要活动骨架结构化并结合对香烟的识别，对监控区域内的人员抽烟行为进行分析，当发现异常情况系统即刻报警，提醒管理人员及时处理，接入广播系统前端可喊话提醒，真正做到事前预警、事中常态检测、事后规范管理。

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