在现代厂区管理中，安全与规范是重中之重，而吸烟行为的管控则是其中关键一环。传统的禁烟管理方式往往依赖人工巡逻，效率低且存在监管死角，难以满足当下复杂多变的厂区环境需求。此时，AI视频检测技术应运而生，为厂区抽烟报警检测带来了创新性的解决方案。
AI吸烟检测技术利用先进的图像识别算法和深度学习模型，能够对视频画面中的人物行为进行精准分析。通过大量的吸烟行为样本数据训练，该技术可以准确识别出人员手中的香烟、吸烟动作以及烟雾产生等特征，即使在复杂的光线条件、不同的人员姿态和场景背景下，也能迅速且精准地判断出吸烟行为的发生，有效避免了误报和漏报情况，极大提高了检测的准确性和可靠性。
监控+AI盒子视频分析
传统监控摄像头仅能记录画面，无法主动对吸烟行为进行判断和预警。而AI盒子的加入则赋予了监控系统“智慧大脑”。AI盒子与监控摄像头相连，实时接收视频流数据，并在本地进行快速的分析处理。它将原本单纯的视频记录设备转化为主动的安全防范工具，一旦检测到吸烟行为，立即触发报警机制，向管理人员发送警报信息，同时还能对事件进行视频片段截取和存储，为后续的调查取证提供有力支持，真正实现了监控系统的智能化升级，让厂区安全管理从被动转为主动。
import cv2
import numpy as np
def detect_hand(frame):
"""
简单模拟检测手部，这里只是通过肤色范围大致检测，实际应用很不准确，仅为示例
"""
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_skin = np.array([0, 20, 70], dtype=np.uint8)
upper_skin = np.array([20, 255, 255], dtype=np.uint8)
mask = cv2.inRange(hsv, lower_skin, upper_skin)
contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
if len(contours) > 0:
return True
return False
def detect_smoke(frame):
"""
简单模拟检测烟雾，通过颜色等简单特征判断，很不准确实际中需改进
"""
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_smoke = np.array([100, 50, 50], dtype=np.uint8)
upper_smoke = np.array([140, 255, 255], dtype=np.uint8)
mask = cv2.inRange(hsv, lower_smoke, upper_smoke)
if np.sum(mask) > 1000: # 简单阈值判断，有一定像素符合烟雾特征
return True
return False
def detect_smoking_in_video(video_path):
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
if not cap.isOpened():
print("无法打开视频文件")
return
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
hand_detected = detect_hand(frame)
smoke_detected = detect_smoke(frame)
if hand_detected and smoke_detected:
cv2.putText(frame, "Smoking Detected", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLE, 1, (0, 0, 255), 2)
print("检测到抽烟行为")
cv2.imshow("Video", frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == "__main__":
video_path = "your_video_path.mp4" # 这里替换为真实的视频文件路径
detect_smoking_in_video(video_path)
吸烟行为检测摄像机
吸烟行为检测摄像机则将AI检测技术直接集成到摄像机内部，进一步简化了系统架构。这类摄像机不仅具备高清视频拍摄功能，还内置了高性能的芯片用于运行吸烟行为检测算法，能够在采集视频的第一时间对画面进行分析判断，实现了视频采集与行为检测的同步化、一体化。这不仅减少了数据传输和处理的延迟，提高了报警的及时性，而且其一体化的设计也更便于安装部署和维护，适用于各种类型的厂区环境，无论是室内生产车间、仓库，还是室外的厂区道路、休息区域等，都能全方位、高效地对吸烟行为进行监测防控，为厂区打造一张严密的禁烟安全网。
AI视频检测分析技术在厂区抽烟报警检测方面具有无可比拟的优势，能够显著提升厂区禁烟管理的效率和效果，降低安全隐患，保障人员和财产安全，是现代厂区智能化管理的重要发展方向，随着技术的不断发展和完善，相信其将在更多领域发挥关键作用，推动各行业安全管理水平迈向新的台阶。
