《表1 数据集的划分：基于深度学习的实时吸烟检测算法》

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《基于深度学习的实时吸烟检测算法》

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本文制作的数据集中的数据来源于爬取的谷歌和百度图片、HMDB人类行为数据库中吸烟片段以及自己录制的吸烟视频。数据标注使用的是Github开源标注工具YOLO Mark。目标标注的内容为五元组（class，x，y，w，h），其中class表示物体类别，为Int类型的整数；0≤x，y，w，h≤1表示目标物体的中心点坐标以及标注的真值框的高度和宽度在原输入图像中的比例，通过归一化方法处理标注值，方便后续模型的推演与计算。数据标注的可视化如图8所示，数据集的划分如表1所示，干扰项指的是没有任何吸烟目标的样本。