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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种视频监控下的吸烟行为检测方法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：CN116630878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310425733.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种视频监控下的吸烟行为检测方法是由沈钧戈;武迎龙;毛昭勇;王亦晨设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视频监控下的吸烟行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种视频监控下的吸烟行为检测方法，针对复杂环境下对烟雾和烟支的误检、漏检状况，本发明实现了结合烟支特征与烟雾特征的吸烟行为检测；针对传统烟雾检测中小烟雾检测准确率较低的问题，本发明完成了一种基于特征融合的烟雾检测技术；为了在监控中实现实时检测，本发明设计了一种基于深度可分离卷积改进yolov5的轻量化烟支检测模型。实验结果表明，本发明所提供的吸烟行为检测方法具有较高的准确率和鲁棒性，能够有效地区分吸烟和非吸烟行为，并且在不同光照、阴影和遮挡等复杂环境下仍能够保持良好的检测效果。

本发明授权一种视频监控下的吸烟行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种视频监控下的吸烟行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：读取监控视频，分割视频序列，得到图像数据集； 步骤2：通过运动的方法检测烟雾区域，即利用帧差法提取运动的前景图像，确定前景中可能是烟雾的区域；将前景图像通过滤波算子，排除非烟雾区域；将最终的烟雾区域进行交叉分块处理，提取到多块尺寸相同的烟雾图像； 步骤3：对步骤2得到的烟雾图像分别提取局部纹理特征与灰度直方图特征，然后将这两种特征做归一化后相加，得到融合的特征图，再利用特征图训练支持向量机分类器；将待检测的融合特征图通过训练好的支持向量机分类器，实现烟雾检测； 步骤4：在检测到烟雾后，对图像数据集中的所有图像上的烟支进行标注；将图像通过自适应缩放和填充统一所有图像的分辨率，并进行自适应锚框计算和图像特征增强； 步骤5：构建烟支检测模型，烟支检测模型的骨干网络部分保留Yolov5的Focus结构，使用融合压缩激发注意力机制的残差结构替换Yolov5的原有的CSPBlock结构；融合压缩激发注意力机制的残差结构由两个分支组成，第一个分支是该结构的主干部分在卷积神经网络的基础上融合了一个注意力模块，第二个分支将输入通过跳跃连接到主干部分的输出直接与第一个分支的结果相加，从而得到融合压缩激发注意力机制的残差结构的输出；在烟支检测模型中使用深度可分离卷积替代卷积，实现模型的轻量化； 步骤6：调节烟支检测模型的学习率、批次大小、迭代次数、卷积核尺寸和网络优化函数参数，提高模型的学习性能和效果； 步骤7：通过步骤6的训练，得到一个轻量化的烟支检测模型，当输入待检测图像时，依据该模型检测人手中是否持有烟支； 步骤8：综合烟支检测与烟雾检测的结果判断吸烟行为，若同时检测到烟支和烟雾，则判断为吸烟行为；反之，则不是吸烟行为。

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