随着社会发展和人们生活水平的提高，人身安全越来越受到重视。在工地、煤矿、石化、危化车间厂区等生产场景中，由于生产规模扩大，安全风险也随之增加。抽烟和随地扔烟头引起的火灾频繁发生，可能导致严重的经济损失和人员受伤。因此，在易燃易爆的场景下，防火工作至关重要，一旦有人违规抽烟，就可能造成巨大的损失。然而，仍然有一些工人冒着被发现的风险。
据统计，全球25%的火灾是由抽烟引起的，每年有2000多人死亡，500人受伤。全国各地每年超过18%的火灾是由抽烟引起的。人员抽烟行为识别检测系统和打电话玩手机识别检测系统能够智能识别和预警抽烟、打电话等安全隐患，优化监管方式，降低管理和人力成本。
为了解决这个问题，抽烟识别算法应运而生。这个算法是基于人工智能技术中的深度学习技术发展起来的，结合大数据，使用大量的抽烟图片数据进行监督学习的方式进行训练。算法通过深度卷积神经网络提取关键特征，忽略无关信息，并结合业务逻辑进行判断。
人员抽烟行为识别检测系统和打电话玩手机识别检测系统利用机器视觉和边缘计算分析，对监控画面进行24小时不间断分析。这些系统能够识别和监控人员在管控区域内的抽烟和打电话行为。一旦发现异常情况，立即抓拍并报警，同时将违规行为图片同步存档到后台平台。
这些识别检测系统利用现有的监控摄像头对工作人员在监控区域内的打电话和抽烟行为进行识别，并在发现异常情况时以最快的方式进行预警。这些系统有效弥补了传统方法在监管中的不足，实现了对监控区域的全方位实时监控，从被动的"监督"转变为主动的"监控"。通过引入摄像头智能识别技术，我们可以更好地预防抽烟和打电话带来的安全隐患，提高人身安全水平，保护人们的生命和财产安全。
