YOLOv11吸烟检测系统[源码]

上传者: sugar | 上传时间: 2026-06-02 15:57:18 | 文件大小: 25.62MB | 文件类型: ZIP
本文详细介绍了基于YOLOv11的吸烟行为检测系统,包括算法原理、Pytorch源码、训练数据集和Flask可视化Web界面。系统支持图片、视频和摄像头实时检测,具备置信度和IoU阈值调节功能。数据集包含500+张吸烟行为图片,划分为训练集、验证集和测试集。文章还展示了训练过程中的混淆矩阵、F1分数-置信度曲线、精度-置信度曲线、精度-召回率曲线和召回率-置信度曲线等分析结果,详细说明了模型在不同置信度阈值下的性能表现。最后,介绍了基于Flask的Web界面设计,实现了模型的在线推理和结果可视化功能。 YOLOv11吸烟检测系统是一项先进的图像识别技术,它能够在图片、视频或实时视频流中准确地识别出吸烟行为。该系统基于YOLOv11算法,这是一种流行的目标检测算法,以其快速和准确的检测能力而闻名。在本系统中,YOLOv11被进一步优化,以专门用于识别吸烟行为,并且其性能已经通过多种测试得到了验证。 系统的核心是其源码,它使用了广泛流行的机器学习库Pytorch。这意味着开发者可以轻松地集成和使用现有的深度学习模块,利用Pytorch强大的功能和灵活性来训练和优化吸烟检测模型。源码还包含了一套完整的训练脚本,以及训练数据集的准备和划分方法。 该数据集是系统准确性的关键。它包含了超过500张标记好的吸烟行为图片,这些图片被精心地划分为训练集、验证集和测试集,以确保模型在训练过程中能充分学习,并在未知数据上得到验证。这样的数据集管理方法有助于减少过拟合,提高模型在现实世界中的泛化能力。 为了评估和优化模型性能,文章提供了训练过程中的多种分析结果。例如,混淆矩阵、F1分数-置信度曲线、精度-置信度曲线、精度-召回率曲线和召回率-置信度曲线等。这些曲线和矩阵清晰地展示了模型在不同置信度阈值下的性能表现,为开发者提供了一个直观的工具来调整和改进模型。 系统不仅仅局限于离线使用,它还提供了一个基于Flask的可视化Web界面。Flask是一个轻量级的Web应用框架,适合用于快速开发原型和小型应用程序。通过这个Web界面,用户可以方便地上传图片或视频,系统会在后台运行模型进行检测,并将结果实时显示给用户。这种设计不仅方便了用户,还使得模型的在线推理和结果可视化成为可能。 YOLOv11吸烟检测系统的推出,标志着实时图像识别在特定行为监测领域的一大进步。它的应用不仅可以用于公共安全领域,如在公共场合自动监测并警告吸烟行为,还可以在健康监测、安全监控等多个方面发挥作用。随着技术的不断进步,可以预见这样的系统将在更多领域得到应用,为人类生活带来更多便利。

文件下载

资源详情

[{"title":"( 29 个子文件 25.62MB ) YOLOv11吸烟检测系统[源码]","children":[{"title":"Tw0JPZUXy0pqWYabsQEI-master-e0aeb219158e3f4f3e80571fe09b4619dec1ddd3","children":[{"title":"setup.py <span style='color:#111;'> 2.70KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"app.py <span style='color:#111;'> 16.94KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"test_system.py <span style='color:#111;'> 3.15KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"start_system.py <span style='color:#111;'> 3.60KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"requirements_physical.txt <span style='color:#111;'> 119B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"app.log <span style='color:#111;'> 20B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"test_user.py <span style='color:#111;'> 1.03KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"PHYSICAL_CAMERA_GUIDE.md <span style='color:#111;'> 9.14KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"test_register.py <span style='color:#111;'> 2.33KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"templates","children":[{"title":"video_detection.html <span style='color:#111;'> 23.30KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"register.html <span style='color:#111;'> 15.82KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"camera_physical.html <span style='color:#111;'> 16.64KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"login.html <span style='color:#111;'> 8.94KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"index.html <span style='color:#111;'> 6.34KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"image_detection.html <span style='color:#111;'> 14.74KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"camera.html <span style='color:#111;'> 33.75KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"app_physical.py <span style='color:#111;'> 10.40KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"smoke_yolo","children":[{"title":"dataset.yaml <span style='color:#111;'> 305B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"users.json <span style='color:#111;'> 364B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"requirements.txt <span style='color:#111;'> 86B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"models","children":[{"title":"yolov8n.pt <span style='color:#111;'> 6.23MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"yolov8s.pt <span style='color:#111;'> 21.53MB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":false},{"title":".inscode <span style='color:#111;'> 72B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"app_simple.py <span style='color:#111;'> 5.09KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"static","children":[{"title":"js","children":[{"title":"app.js <span style='color:#111;'> 16.40KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"image_detection.js <span style='color:#111;'> 8.41KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":false},{"title":"css","children":[{"title":"style.css <span style='color:#111;'> 5.53KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":false}],"spread":false},{"title":"test_image.jpg <span style='color:#111;'> 14.31KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 4.67KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":false}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明