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龙图腾网获悉齐鲁工业大学申请的专利一种轻型吸烟检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115240118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210945760.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种轻型吸烟检测方法及系统是由邓立霞;李洪泉;刘海英;孙凤乾设计研发完成，并于2022-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻型吸烟检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种轻型吸烟检测方法及系统，该方法包括：获取若干存在吸烟行为的吸烟图像，对吸烟图像进行预处理；对吸烟图像中的吸烟行为进行标签标注，将若干标注标签的吸烟图像作为训练样本集，对预设的吸烟检测模型进行训练；实时获取监控视频帧，利用训练完成的吸烟检测模型进行判断，视频帧中是否存在吸烟行为。其中，预设的吸烟检测模型包括以融合深度可分离卷积网络和CSPNet的残差网络为骨干特征提取网络和以融合PANet和DW‑CSP‑Net的网络为多尺度特征提取网络。本发明通过构建轻型吸烟检测模型，实现了更低的吸烟检测的计算量和参数量，减少硬件设备的损耗，实现了轻量化的吸烟检测。

本发明授权一种轻型吸烟检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种轻型吸烟检测方法，其特征在于，包括： 获取若干存在吸烟行为的吸烟图像，对吸烟图像进行预处理； 对吸烟图像中的吸烟行为进行标签标注，将若干标注标签的吸烟图像作为训练样本集，对预设的吸烟检测模型进行训练；其中，所述预设的吸烟检测模型的构建过程为：搭建骨干特征提取网络；搭建多尺度特征提取网络；将搭建的骨干特征提取网络与多尺度特征提取网络进行拼接，得到预设的吸烟检测模型； 实时获取监控视频帧，利用训练完成的吸烟检测模型进行判断，视频帧中是否存在吸烟行为； 其中，所述骨干特征提取网络为融合深度可分离卷积网络DW和跨阶段局部网络CSPNet的DW-CSP-Net残差网络； 所述残差网络采用双通道的特征传递网络，在通道一中，采用卷积减少一半的通道数；在通道二中，首先采用卷积减少一半的通道数，其次采用深度可分离卷积对输入图像进行运算，提取图像吸烟特征；将两通道得到的输出特征进行连接，得到残差网络输出的特征图； 所述残差网络采用“1，2，2，2，2”的残差块堆叠方式，“1”表示通道二中的深度可分离卷积网络运行一次，“2”表示通道二中的深度可分离卷积网络重复出现并顺序运行两次； 所述多尺度特征提取网络为融合路径聚合网络PANet和DW-CSP-Net网络，该网络采用自上而下和自下而上的双路径特征融合方式，输出多尺度特征图。

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