1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
人员吸烟行为检测系统在公共场所如学校、医院、公共交通工具等广泛使用。这类系统通常通过图像或视频分析来检测人员是否有吸烟行为。其中，基于Faster-RCNN网络的吸烟行为检测是一种常用的方法。下面将介绍这种系统的原理、数学公式以及相关细节。
2.1、Faster-RCNN网络介绍
Faster-RCNN是一种流行的深度学习目标检测算法，它通过使用Region Proposal Network (RPN) 来实现高效且准确的目标检测。相比于其它的目标检测算法，例如R-CNN和SPP-Net，Faster-RCNN具有更高的效率和准确性。
2.2、Faster-RCNN工作原理
Faster-RCNN由两个主要部分组成：RPN和RCNN。
RPN：该网络通过滑动小窗口在图像上进行扫描，并预测窗口内可能存在目标的区域（称为“提议”）。它通过使用一种名为“高斯混合模型”的方法对窗口中的像素进行分类，以确定是否有可能存在目标。对于每个可能的区域，RPN都会生成一组坐标，这组坐标表示该区域在原始图像上的位置。
RCNN：该网络接收RPN生成的提议，并使用卷积神经网络（CNN）对每个提议进行特征提取。然后，这些特征被送入一个全连接层，以生成每个提议的分类（即目标或背景）和边界框（即目标在图像中的位置）。
2.3 Faster-RCNN的视线步骤
对于每个滑动窗口，RPN使用高斯混合模型对窗口内的像素进行分类，以确定是否有可能存在目标。这通常涉及计算每个像素与高斯分布的匹配程度，并根据匹配程度对像素进行分类。
RCNN接收RPN生成的提议，并使用卷积神经网络对其进行特征提取。这通常涉及一系列卷积层、ReLU激活函数和池化层，以从图像中提取有用的特征。
这些特征被送入全连接层，以生成每个提议的分类和边界框。全连接层通常使用softmax函数对分类进行归一化处理，以生成每个提议属于目标或背景的概率。同时，全连接层也会输出边界框的坐标，以指示目标在图像中的位置。
2.4、人员吸烟行为检测应用
在人员吸烟行为检测中，Faster-RCNN可以用来检测视频中的人员是否有吸烟行为。首先，该算法通过RPN网络在视频帧上生成目标区域提议。然后，RCNN网络接收这些提议并对其进行特征提取。最后，全连接层根据这些特征生成每个提议的分类和边界框，从而确定是否存在吸烟行为。
此外，还可以结合其他技术如行为识别算法来提高检测准确性。例如，通过分析图片中人员的肢体动作和面部表情等特征，可以判断是否正在吸烟。
总结来说，基于Faster-RCNN网络的人员吸烟行为检测系统通过深度学习算法实现高效且准确的目标检测，并可结合其他技术提高检测准确性。这种方法在公共场所的应用有助于提高吸烟管控效果，维护公共健康安全。
3.MATLAB核心程序
function varargout = tops(varargin)
% TOPS MATLAB code for tops.fig
% TOPS, by itself, creates a new TOPS or raises the existing
% singleton*.
%
% H = TOPS returns the handle to a new TOPS or the handle to
% the existing singleton*.
%
% TOPS('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local
% function named CALLBACK in TOPS.M with the given input arguments.
%
% TOPS('Property','Value',...) creates a new TOPS or raises the
% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are
% applied to the GUI before tops_OpeningFcn gets called. An
% unrecognized property name or invalid value makes property application
% stop. All inputs are passed to tops_OpeningFcn via varargin.
%
% *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one
% instance to run (singleton)".
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES
% Edit the above text to modify the response to help tops
% Last Modified by GUIDE v2.5 29-Aug-2023 13:49:55
% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...
'gui_Singleton', gui_Singleton, ...
'gui_OpeningFcn', @tops_OpeningFcn, ...
'gui_OutputFcn', @tops_OutputFcn, ...
'gui_LayoutFcn', [] , ...
'gui_Callback', []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end
if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
