博主介绍：✌全网粉丝50W+，前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室，专注于计算机相关专业项目实战6年之久，累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力，已帮助成千上万的学生顺利毕业，选择我们，就是选择放心、选择安心毕业✌
> 🍅想要获取完整文章或者源码，或者代做，拉到文章底部即可与我联系了。🍅

点击查看作者主页，了解更多项目！

🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业 。🍅

1、毕业设计：2025年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅

2、最全计算机专业毕业设计选题大全（建议收藏）✅

1、项目介绍

技术栈：
python语言、YoloV8V5模型、PySide6界面、注册登录、训练集测试集
支持： 上传图片检测、上传视频检测、摄像头实时检测

本研究详述了一种采用深度学习技术的吸烟行为检测系统，该系统集成了最新的YOLOv8算法，并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期算法进行了性能评估对比。该系统能够在各种媒介——包括图像、视频文件、实时视频流及批量文件中——准确地识别吸烟行为检测。文章深入阐述了YOLOv8算法的机理，并附带了Python语言的实现代码、所需训练数据集，以及基于PySide6框架构建的用户界面（UI）。此外，系统还融合了SQLite数据库的用户管理功能，实现了一键切换YOLOv5/v6/v7/v8模型的便捷操作，以及提供了界面的自定义修改选项。

2、项目界面

（1）吸烟检测识别界面

（2）吸烟检测识别界面

（3）吸烟检测识别界面

（4）吸烟检测识别界面—多目标检测识别

（5）吸烟检测识别界面

（6）注册登录

（7）个人中心

3、项目说明

摘要：本研究详述了一种采用深度学习技术的吸烟行为检测系统，该系统集成了最新的YOLOv8算法，并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期算法进行了性能评估对比。该系统能够在各种媒介——包括图像、视频文件、实时视频流及批量文件中——准确地识别吸烟行为检测。文章深入阐述了YOLOv8算法的机理，并附带了Python语言的实现代码、所需训练数据集，以及基于PySide6框架构建的用户界面（UI）。此外，系统还融合了SQLite数据库的用户管理功能，实现了一键切换YOLOv5/v6/v7/v8模型的便捷操作，以及提供了界面的自定义修改选项。

1、数据集介绍
在这篇博客中，我们详细探讨了专为吸烟行为检测任务而设计的目标检测数据集。数据集的深入分析对于理解模型的训练和预期性能至关重要。本数据集的综合介绍如下，它揭示了数据集的规模、结构和特性，以及这些特性如何影响吸烟行为检测系统的构建和优化。
首先，数据集包含8520张图像，分为5950张训练图像、1720张验证图像和850张测试图像。训练图像的大量样本提供了丰富的数据来训练深度学习模型，验证图像允许我们精细调整模型参数，而测试图像用于评估模型对新数据的泛化能力。这种划分策略有助于确保模型训练的可靠性和评估的有效性。
我们的数据集专注于单一类别——吸烟行为的检测，这从数据集中的类别实例直方图可以清晰地看出。高度集中的实例表明，虽然只有一个检测类别，但其内部包含了丰富的场景和变体，从而确保了模型能够识别多种吸烟相关的场景。
在预处理和增强处理方面，我们对图像执行了多种标准化步骤，以适配深度学习模型的输入要求。这些步骤包括调整图像大小、格式转换和归一化，以及数据增强措施，如随机旋转、翻转和缩放。这些措施不仅提升了模型对不同吸烟行为表现的识别能力，也增强了模型在多样化环境下的鲁棒性。
通过对标注框分布的分析，我们发现吸烟行为主要集中在图像的中心区域，这可能与拍摄时人物居于中心的自然倾向有关。从模型训练的角度，这一发现指导我们可能不需要对图像边缘区域过分关注，而是可以将模型的焦点集中在图像中心。此外，标注框尺寸的多样性表明模型需要能够识别从小到大的吸烟行为。因此，我们在模型训练过程中采用了尺寸不变性策略，以确保模型对吸烟行为的识别不受图像中目标尺寸的影响。
综合以上分析，本数据集不仅涵盖了各种环境和场景中的吸烟行为，而且通过详细的标注信息和预处理增强措施，为训练高性能的吸烟行为检测模型提供了坚实基础。数据集的深入介绍有助于研究者和实践者更好地理解和应用深度学习在吸烟行为检测方面的潜力，为公共健康监控领域带来创新的解决方案。

2、吸烟行为检测系统实现
在构建我们的交互式吸烟行为检测系统时，不仅需要快速准确地处理视频流中的图像数据，还需要提供一个清晰易用的界面，让用户能够无缝地与之交互。我们的设计思路遵循了将复杂的功能模块化和简化的原则，通过将界面设计、媒体处理和深度学习模型融为一体，我们实现了这一目标。

5.1 系统设计思路
在我们的系统设计中，我们的设计理念是构建一个高效、直观且用户友好的界面，使用户能够无缝地与系统交互。整个系统被设计为一个紧密集成的框架，其中每个组件都旨在提升整体性能和用户体验。
（1）架构设计
系统设计采用的是一个层次化、模块化的架构，以提升整体的灵活性和可维护性。通过精心设计的MainWindow类，我们将用户交互、媒体流处理和深度学习模型有效地融合在一个统一的应用程序中。此外，为了增强各模块间的协作性能，系统特别采用了信号和槽机制来处理模块间的通信，这在Qt框架中是实现事件驱动编程的核心。
处理层（Processing Layer）：处理层是整个系统的技术核心。我们使用YOLOv8Detector类，这是一个封装了YOLOv8模型的类，它包含了加载预训练模型、进行图像预处理、执行推理以及后处理检测结果等功能。这层的设计关注于算法性能和准确性，确保在各种条件下都能可靠地检测出吸烟行为。
界面层（UI Layer）：界面层则负责与用户进行交互。我们构建了一个直观的UI，让用户可以通过按钮、滑动条等控件与系统进行互动。用户可以实时查看摄像头捕捉到的视频流，检测结果会直接在视频流上显示，辅以清晰的视觉提示，如边界框和标签，标明检测到的吸烟行为。此外，界面层还能够让用户调整检测设置，如修改置信度阈值等，以适应不同的监控需求。
控制层（Control Layer）：控制层是系统的指挥中心，它通过MainWindow类的方法，响应用户的输入，控制视频流的处理，并将检测结果反馈到界面层。此层采用了Qt的信号和槽机制，允许在不同的组件间进行松耦合的通信，例如，当检测到新的吸烟行为时，会发出信号，界面层接收到这个信号后，更新显示的信息。
通过上述设计，我们确保了系统不仅能够以高精度检测吸烟行为，而且提供了友好的用户体验。用户可以通过简单的交互即刻获取吸烟行为的信息，并且能够根据自己的需求对检测过程进行定制。这种设计思路使得系统既适用于需要高准确度检测的商业环境，也适用于需要实时监控和操作简便性的个人使用场景。

（2）系统流程
在本博客中，我们将讲述设计一个交互式吸烟行为检测系统的全过程。本系统的核心设计理念是用户友好性，高效整合前沿的YOLOv8目标检测技术和直观的用户界面，以确保即使是非专业用户也能轻松使用该系统。在系统的设计中，我们特别强调了处理层、界面层和控制层的分离，旨在实现高效的模块间交互和数据流管理。
架构设计方面，我们的系统分为三层：处理层、界面层和控制层。处理层的基础是YOLOv8Detector类，这是深度学习的核心，负责图像中吸烟行为的识别和检测。界面层的基础是Ui_MainWindow类，它构成了用户与系统交互的前端界面，包含必要的交互元素如按钮和标签。控制层则由MainWindow类的各种槽函数和方法构成，它处理用户操作，控制媒体处理器，从而操纵整个应用程序的流程。
系统流程设计上，我们确保用户从启动应用程序开始就能获得流畅而直观的体验。创建MainWindow实例后，用户将被引导选择输入源，包括实时摄像头捕捉或是本地媒体文件。确定输入源后，系统将配置所需的媒体处理器以加载和处理数据。
一旦输入源准备完毕，系统进入实时帧处理循环，包括预处理、检测识别和界面更新。在预处理阶段，每一帧图像都会进行调整以满足YOLO模型的要求。随后，在检测与识别阶段，YOLOv8模型会精准地识别出吸烟行为，并将检测信息反馈到用户界面，实时展示吸烟行为的位置和其他相关信息。
同时，用户界面会根据检测结果进行更新，提供实时视觉反馈。此外，用户还能通过界面操作实现对检测过程的直接控制，如开始或停止分析，以及保存和查询检测数据。整个系统的设计考虑到了实时性能和用户操作的便捷性，旨在为用户提供一个高效、易用的吸烟行为监控工具。通过这样的系统设计，我们期待用户不仅能体验到深度学习的强大功能，还能享受到高效且友好的操作体验。
整个系统设计的思路是以用户为中心，旨在提供一个全面、易用且高效的吸烟行为检测工具。从用户启动程序的那一刻起，到最终的检测结果呈现，每一步都旨在创造出一个无缝的用户体验，这也正是我们设计这一系统的初衷。

4、核心代码

import sys  # 导入sys模块，用于访问与Python解释器相关的变量和函数
import time  # 导入time模块，用于获取当前时间

import cv2  # 导入OpenCV库，用于图像处理
from QtFusion.widgets import QMainWindow  # 从QtFusion库导入FBaseWindow类，用于创建主窗口
from QtFusion.handlers import MediaHandler  # 从QtFusion库导入MediaHandler类，用于处理媒体流
from QtFusion.utils import drawRectBox, get_cls_color  # 从QtFusion库导入drawRectBox函数，用于在图像上绘制矩形框
from PySide6 import QtWidgets, QtCore  # 导入PySide6库的QtWidgets和QtCore模块，用于创建GUI
from QtFusion.path import abs_path
from QtFusion.config import QF_Config
from YOLOv8Model import YOLOv8Detector  # 从YOLOv8Model模块导入YOLOv8Detector类，用于物体检测
from datasets.SmokingBehavior.label_name import Label_list

QF_Config.set_verbose(False)

cls_name = Label_list   # 定义类名列表

model = YOLOv8Detector()  # 创建YOLOv8Detector对象
model.load_model(abs_path("weights/best-yolov8n.pt", path_type="current"))  # 加载预训练的YOLOv8模型
colors = get_cls_color(model.names)  # 获取类别颜色

class MainWindow(QMainWindow):  # 定义MainWindow类，继承自FBaseWindow类
    def __init__(self):  # 定义构造函数
        super().__init__()  # 调用父类的构造函数
        self.resize(850, 500)  # 设置窗口的大小
        self.label = QtWidgets.QLabel(self)  # 创建一个QLabel对象，用于显示图像
        self.label.setGeometry(0, 0, 850, 500)  # 设置QLabel对象的几何形状

    def keyPressEvent(self, event):  # 定义keyPressEvent函数，用于处理键盘事件
        if event.key() == QtCore.Qt.Key.Key_Q:  # 如果按下的键是Q键
            self.close()  # 关闭窗口
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)  # 创建QApplication对象
window = MainWindow()  # 创建MainWindow对象

videoHandler = MediaHandler(fps=30)  # 创建MediaHandler对象，设置帧率为30
videoHandler.frameReady.connect(frame_process)  # 当有新的帧准备好时，调用frame_process函数
videoHandler.setDevice(device=0)  # 设置设备为0，即默认的摄像头
videoHandler.startMedia()  # 开始处理媒体流

# 显示窗口
window.show()
# 进入 Qt 应用程序的主循环
sys.exit(app.exec())

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目编程以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

5、源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻