随着社会的进步和健康意识的提高，室内环境的质量越来越受到人们的关注。吸烟行为在室内空间中的发生，不仅影响空气质量，还可能对人们的健康造成潜在威胁。传统的室内吸烟监管方式主要依赖于人工巡查，这种方式不仅效率低下，而且容易漏报和误报。本项目旨在利用机器学习技术开发一款室内吸烟检测系统，实现对室内环境中吸烟行为的实时监测与预警，并快速准确地识别出违规行为。该系统具备高准确性、实时性和可定制化的特点，可广泛应用于各种场景，如公共场所、学校等。

   室内吸烟识别检测吸烟系统，采用先进的机器学习技术，通过软件系统实现对室内环境中吸烟行为的实时监测与预警，帮助管理者及时发现违规并保障场所的卫生与安全。该系统利用图像、视频识别和分析技术，能够快速准确地检测出场所内或个人周围的抽烟行为，并及时发出警示。 这一系统的工作原理是通过使用高度训练的人工智能算法来检测图像或视频中的特定行为，例如抽烟动作。它可以分析图像中的关键特征，并与内部数据库进行比对，以确认是否存在抽烟行为。一旦检测到抽烟行为，系统将立即发出警报，以便相关人员可以采取适当的行动。 除了实时监测和识别抽烟行为，抽烟检测系统还可以记录和存储相关数据，如时间、地点等。这些数据可以用于后续分析和统计，帮助管理者更好地了解抽烟情况，并采取相应的措施来预防和管理这一问题。此外，该系统还具有可定制化的功能，可以根据不同场所和需求进行调整和优化，提供个性化的解决方案。

2：具体效果如下图：