算法背景
据报道，全国每年的火灾中有10%以上是吸烟引发的。据上海、北京、江苏等省市统计，抽烟不慎引起的火灾占10—20%，在各种火灾原因中居第3位。
传统的控烟技术手段主要以烟雾传感器为主，当传感器检测到烟雾时产生报警。但是管理人员无法对其高效的管理，不能及时取证，无法追溯，没有形成一个有效的闭环，导致控烟效果不佳，并且还会出现漏报、误报。
系统概述
抽烟识别算法(AI吸烟行为识别检测系统)基于神经网络深度学习算法，把人吸烟的主要活动骨架结构化并结合对香烟的识别，对监控区域内的人员抽烟行为进行分析，当发现异常情况系统即刻报警，提醒管理人员及时处理，接入广播系统前端可喊话提醒，真正做到事前预警、事中常态检测、事后规范管理。
系统亮点
系统可自动识别人员是否有抽烟行为，若有，则报警。
同时识别手部动作和嘴部香烟，防患于未燃。
系统可以直接接入相机，分析视频，也可以分析图片。
智能全自动分析，无需人员值守，无需人为操作。
识别准确率：大于95%。
检测频率：可根据服务器配置进行设置。
支持海康大华宇视等主流相机的RTSP视频流。
应用场景
抽烟识别算法广泛应用于仓库、公园、加油站、厨房、森林、商场、地铁站以及消防楼道等一系列禁烟场所、防火防爆场所。
