1、简介
随着公共场所禁烟规定的日益严格，传统的烟雾报警器和人工巡查方式已无法满足智能化监管需求。基于计算机视觉的吸烟检测技术能够实时识别吸烟行为，具有非接触式、响应速度快、准确率高等优势。本文设计并实现了一款功能完善的桌面端吸烟检测系统，为相关应用提供技术参考。
本项目是一个功能完整、界面友好的吸烟行为识别软件，采用 Python 开发，融合了深度学习与图形界面技术，适用于图片、视频、本地摄像头及 RTSP/HTTP 网络流等多种输入场景。
系统核心基于 YOLO 系列模型，能够精准识别画面中的吸烟行为并标注位置。用户可通过配置界面灵活调整置信度阈值、IoU 阈值及帧检测间隔等参数，以适应不同场景下的精度与速度需求。
前端界面基于 PyQt5 构建，采用现代化磨砂玻璃风格设计。核心功能包括：一键加载媒体文件、实时预览检测画面、动态展示检测结果框及置信度信息。检测结果以表格形式呈现，支持回看与导出 Excel，便于数据统计与归档。
软件内置配置管理模块，可持久化保存用户偏好设置。检测过程在独立线程中运行，确保界面流畅不卡顿，同时支持任务的开始、暂停与停止操作。
该项目代码结构清晰、模块解耦良好，既可作为智能安防、行为监控等领域的行为检测原型系统，也适合作为计算机视觉与 PyQt 应用开发的学习范例。
2、软件界面
主界面
设置界面
3、软件功能
- 功能1：支持多种输入源，包括本地摄像头、图片文件、视频文件及网络视频流（如HTTP/RTSP）
- 功能2：支持实时吸烟行为检测，在视频流中动态框出人脸与香烟目标并显示置信度
- 功能3：支持可视化交互界面，基于 PyQt5 开发，操作简洁、信息清晰
- 功能4：支持自定义检测参数，如置信度阈值、NMS IoU 阈值等，灵活调整识别灵敏度
- 功能5：支持检测结果导入/导出，可保存带标注框的图像或视频用于回溯分析
- 功能6：支持模型热替换与再训练，用户可加载自定义数据集重新训练并部署新模型
- 功能7：支持鼠标在显示画面悬停切换展示目标框信息。
4、图片检测
5、视频检测
6、软件详细功能请看文章
【目标检测软件 05】基于 YOLO 吸烟行为识别系统 （ PyQt5 可视化界面、1.4 万张标注数据集、完整的训练YOLOv8/YOLO11模型及 Python 源码-毕设推荐项目）-CSDN博客
视频演示：吸烟行为检测_哔哩哔哩_bilibili
7、购买后获得以下内容
检测软件代码
解压内容
数据集
最终购买后获得内容包括软件全部代码、训练的数据集。