【数据集+完整源码】吸烟数据集 6953 张，YOLO吸烟检测算法实战训练教程，yolo目标检测抽烟识别。
【数据集+完整源码】吸烟数据集 3261 张，YOLO吸烟检测算法实战训练教程，yolo目标检测抽烟识别，包含YOLO/VOC格式标注。数据集中包含1种分类：“smoking”，表示吸烟行为。检测范围园区吸烟检测、禁烟区吸烟检测、监控吸烟检测、无人机吸烟检测等，可用于工厂、园区、街道、禁烟场所等场景进行人员吸烟行为检测，有效进行火灾预紧，落实消防安全。YOLO吸烟检测系统实战详细教程，源码分享，前
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一、数据集介绍
【数据集】抽烟识别数据集 6953 张，目标检测，包含YOLO/VOC格式标注。数据集中包含1种分类：“smoking”。数据集来自国内外图片网站和视频截图。检测范围园区吸烟检测、禁烟区吸烟检测、监控吸烟检测、无人机吸烟检测等。
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一、数据概述
抽烟识别的重要性
-
公共场所管理：在公共场所如商场、车站、机场等，抽烟行为不仅影响空气质量，还可能引发火灾等安全隐患。通过抽烟识别算法，可以实时监控并制止抽烟行为，维护公共秩序和卫生。
-
工业生产安全：在工厂车间、矿山等高危环境中，抽烟行为可能引发严重的安全事故。因此，通过抽烟识别算法的应用，可以有效保障生产安全，降低事故风险。
-
特殊场所监管：如学校、医院等场所，抽烟行为可能对学生和患者的健康造成不良影响。通过抽烟识别算法，可以及时发现并制止抽烟行为，保护特殊群体的健康
实际应用效果：
-
高效性：抽烟识别算法能够自动化处理大量数据，提高监测效率。
-
准确性：基于深度学习的算法能够从复杂的背景中准确识别出抽烟行为，降低误报率。
-
实时性：算法支持实时数据处理和分析，能够快速响应抽烟事件，及时采取措施。
-
灵活性：系统可以根据实际需求进行灵活部署，适用于不同规模和类型的监测场景。
该数据集含有6953张图片，包含Pascal VOC XML格式和YOLO TXT格式，用于训练和测试园区吸烟检测、禁烟区吸烟检测、监控视角下吸烟检测、无人机视角下吸烟检测。图片格式为jpg格式，标注格式分别为：
YOLO：txt
VOC：xml
数据集均为手工标注，保证标注精确度。
二、数据集文件结构
person_smoke/
——Annotations/
——images/
——labels/
——data.yaml
Annotations文件夹为Pascal VOC格式的XML文件 ，images文件夹为jpg格式的数据样本，labels文件夹是YOLO格式的TXT文件，data.yaml是数据集配置文件，包含抽烟识别的目标分类和加载路径。
三、数据集适用范围
- 目标检测场景
- yolo训练模型或其他模型
- 园区吸烟检测、禁烟区吸烟检测、监控视角下吸烟检测、无人机视角下吸烟检测
- 智慧园区、火情预警、消防安全预警
四、数据集标注结果
1、数据集内容
- 多角度场景：包含行人视角、俯视视角；
- 标注内容：names: ['smoking']，总计1个分类。
- 图片总量：6953张图片数据；
- 标注类型：含有Pascal VOC XML格式和yolo TXT格式；
五、训练过程
1、导入训练数据
下载YOLOv8项目压缩包，解压在任意本地workspace文件夹中。
下载YOLOv8预训练模型，导入到ultralytics-main项目根目录下。
在ultralytics-main项目根目录下，创建data文件夹，并在data文件夹下创建子文件夹：Annotations、images、imageSets、labels，其中，将pascal VOC格式的XML文件手动导入到Annotations文件夹中，将JPG格式的图像数据导入到images文件夹中，imageSets和labels两个文件夹不导入数据。
data目录结构如下：
data/
——Annotations/ //存放xml文件
——images/ //存放jpg图像
——imageSets/
——labels/
2、数据分割
首先在ultralytics-main目录下创建一个split_train_val.py文件，运行文件之后会在imageSets文件夹下将数据集划分为训练集train.txt、验证集val.txt、测试集test.txt，里面存放的就是用于训练、验证、测试的图片名称。
import os
import random
trainval_percent = 0.9
train_percent = 0.9
xmlfilepath = 'data/Annotations'
txtsavepath = 'data/ImageSets'
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
num = len(total_xml)
list = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list, tv)
train = random.sample(trainval, tr)
ftrainval = open('data/ImageSets/trainval.txt', 'w')
ftest = open('data/ImageSets/test.txt', 'w')
ftrain = open('data/ImageSets/train.txt', 'w')
fval = open('data/ImageSets/val.txt', 'w')
for i in list:
name = total_xml[i][:-4] + '\n'
if i in trainval:
ftrainval.write(name)
if i in train:
ftrain.write(name)
else:
fval.write(name)
else:
ftest.write(name)
ftrainval.close()
ftrain.close()
fval.close()
ftest.close()3、数据集格式化处理
在ultralytics-main目录下创建一个voc_label.py文件，用于处理图像标注数据，将其从XML格式（通常用于Pascal VOC数据集）转换为YOLO格式。
convert_annotation函数
-
这个函数读取一个图像的XML标注文件，将其转换为YOLO格式的文本文件。
-
它打开XML文件，解析树结构，提取图像的宽度和高度。
-
然后，它遍历每个目标对象（
object），检查其类别是否在classes列表中，并忽略标注为困难（difficult）的对象。 -
对于每个有效的对象，它提取边界框坐标，进行必要的越界修正，然后调用
convert函数将坐标转换为YOLO格式。 -
最后，它将类别ID和归一化后的边界框坐标写入一个新的文本文件。
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
from os import getcwd
sets = ['train', 'val', 'test']
classes = ['smoking'] # 根据标签名称填写类别
abs_path = os.getcwd()
print(abs_path)
def convert(size, box):
dw = 1. / (size[0])
dh = 1. / (size[1])
x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1
y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1
w = box[1] - box[0]
h = box[3] - box[2]
x = x * dw
w = w * dw
y = y * dh
h = h * dh
return x, y, w, h
def convert_annotation(image_id):
in_file = open('data/Annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')
out_file = open('data/labels/%s.txt' % (image_id), 'w')
tree = ET.parse(in_file)
root = tree.getroot()
size = root.find('size')
w = int(size.find('width').text)
h = int(size.find('height').text)
for obj in root.iter('object'):
difficult = obj.find('difficult').text
cls = obj.find('name').text
if cls not in classes or int(difficult) == 1:
continue
cls_id = classes.index(cls)
xmlbox = obj.find('bndbox')
b = (float(xmlbox.find('xmin').text),
float(xmlbox.find('xmax').text),
float(xmlbox.find('ymin').text),
float(xmlbox.find('ymax').text))
b1, b2, b3, b4 = b
# 标注越界修正
if b2 > w:
b2 = w
if b4 > h:
b4 = h
b = (b1, b2, b3, b4)
bb = convert((w, h), b)
out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')
wd = getcwd()
for image_set in sets:
if not os.path.exists('data/labels/'):
os.makedirs('data/labels/')
image_ids = open('data/ImageSets/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()
list_file = open('data/%s.txt' % (image_set), 'w')
for image_id in image_ids:
list_file.write(abs_path + '/data/images/%s.jpg\n' % (image_id))
convert_annotation(image_id)
list_file.close()4、修改数据集配置文件
在ultralytics-main目录下创建一个wheat.yaml文件
train: data/train.txt
val: data/val.txt
test: data/test.txt
nc: 1
names: ['smoking']5、执行命令
执行train.py
model = YOLO('yolov8s.pt')
results = model.train(data='wheat.yaml', epochs=200, imgsz=640, batch=16, workers=0)也可以在终端执行下述命令：
yolo train data=wheat.yaml model=yolov8s.pt epochs=200 imgsz=640 batch=16 workers=0 device=0六、获取数据集
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二、YOLO吸烟检测系统
1、功能介绍
1. 模型管理
支持自定义上传模型文件，一键加载所选模型，基于 YOLO 框架进行推理。
2. 图片检测
- 支持上传本地图片文件，自动完成格式校验。
- 对上传图片进行目标检测，检测结果以带有边框和标签的图片形式返回并展示。
- 检测结果可下载保存。
3. 视频检测与实时流
- 支持上传本地视频文件，自动完成格式校验。
- 对视频逐帧检测，检测结果通过 MJPEG 流实时推送到前端页面，用户可边看边等。
- 支持摄像头实时检测（如有接入摄像头）。
4. 置信度阈值调节
- 前端可实时调整检测置信度阈值，动态影响检测结果。
- 阈值调整后，后端推理自动应用新阈值，无需重启。
5. 日志与状态反馈
- 前端集成日志区，实时显示模型加载、推理、文件上传等操作的进度与结果。
- 检测异常、错误信息及时反馈，便于排查。
- 一键清空日志，笔面长期占用内存。
2、创建环境并安装依赖：
conda create -n ultralytics-env python=3.10
conda activate ultralytics-env
pip install -r requirements.txt3、启动项目
python app.py打开浏览器访问：http://localhost:5000
4、效果展示
4.1、推理效果
以红绿灯为例：（详情效果如下）
4.2、日志文本框
4.3、摄像头检测
5、前端核心页面代码
<!doctype html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="utf-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1">
<title>视觉检测系统 - Web UI</title>
<link rel="stylesheet" href="/static/style.css">
<link rel="icon" href="/favicon.ico">
</head>
<body>
<div class="container main-flex">
<!-- 左侧内容区 -->
<div class="left-content">
<header>
<h1>YOLO吸烟检测系统</h1>
<div id="currentModelDisplay" class="modelDisplay" title="当前模型">当前模型：未上传模型</div>
</header>
<main>
<div class="videoPanel">
<div class="pane">
<h3>原图 / 视频</h3>
<div class="preview" id="srcPreview">预览区</div>
</div>
<div class="pane">
<h3>检测结果</h3>
<div class="preview" id="detPreview">检测结果</div>
</div>
</div>
<section class="logArea">
<div class="logHeader">
<h3>日志</h3>
</div>
<div class="logInner">
<div id="logs" class="logs"></div>
</div>
</section>
</main>
</div>
<!-- 右侧按钮栏 -->
<aside class="right-bar">
<!-- 1. 模型上传/加载区 -->
<section class="model-section">
<button id="uploadModelBtn" class="ghost">上传模型
<input id="modelFileInput" type="file" accept=".pt" title="选择 .pt 模型文件">
</button>
<button id="loadModel">加载模型</button>
</section>
<!-- 2. 检测方式选择区 -->
<section class="detect-mode-section">
<div class="detect-mode-title">请选择检测方式</div>
<div class="detect-mode-radio-group">
<label><input type="radio" name="detectMode" value="upload" checked> 图片/视频</label>
<label><input type="radio" name="detectMode" value="camera"> 摄像头</label>
</div>
<div id="detectModeUpload" class="detect-mode-panel">
<div class="uploaded-file-name">
<span id="uploadedFileName" class="placeholder">未选择文件</span>
</div>
<div style="height: 22px;"></div>
<button id="uploadBtn">上传文件
<input id="fileInput" type="file" accept="image/*,video/*" title="上传图片或视频" aria-label="上传图片或视频">
</button>
</div>
<div id="detectModeCamera" class="detect-mode-panel" style="display:none;">
<button id="cameraDetectBtn" class="ghost">开启摄像头</button>
<div id="cameraPreview" class="camera-preview">
<video id="localCameraVideo" autoplay muted playsinline></video>
<div class="camera-controls">
<button id="stopCameraBtn" class="ghost">关闭摄像头</button>
</div>
</div>
</div>
<div class="confWrap">
<label class="conf">置信度
<input id="confRange" type="range" min="0.01" max="0.99" step="0.01" value="0.5">
<input id="confValue" type="number" min="0.01" max="0.99" step="0.01" value="0.5">
</label>
</div>
</section>
<!-- 3. 操作按钮区 -->
<section class="action-btn-section">
<button id="startBtn" disabled class="start">开始检测</button>
<button id="stopBtn" disabled class="stop">停止</button>
<button id="clearLogs" class="ghost">清空日志</button>
</section>
</aside>
</div>
<script src="/static/app.js"></script>
</body>
</html>6、代码获取
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