智能AI图像识别之公共场合人员行为分析 深度学习CNN人员行为识别 抽烟和打电话图像识别 YOLO玩手机和饮酒目标检测第10397期 (1)

数据集 README一、数据集核心信息表项目详情类别数量及中文名称4 类香烟、饮酒、进食、手机数据数量8300 条数据集格式YOLO 格式核心应用价值1. 支持智能监控场景中违规行为吸烟、工作时段进食等自动识别模型训练2. 助力公共场合行为分析算法开发提升场景管理效率3. 为生活行为识别相关研究提供高质量标注样本二、数据集三要素概述1. 类别说明类别聚焦日常生活中常见行为与物品覆盖 4 个核心类别贴合行为识别场景的实际需求。类别划分清晰无交叉重叠标签定义统一可直接用于目标检测模型的标注匹配与训练。2. 数据数量说明数据集包含 8300 条数据规模能够满足中小型深度学习模型的训练需求为模型提供充足样本支撑。数据量兼顾样本多样性与训练效率既避免样本过少导致的模型过拟合也不会因数据量过大增加存储与训练成本。3. 应用价值说明在智能安防领域可用于训练监控设备的行为识别模型实现对禁烟区域吸烟、违规饮酒等行为的自动预警。面向服务行业能辅助开发员工行为管理系统识别工作期间违规使用手机、进食等行为规范服务流程。为行为分析算法研究提供标注数据基础推动相关技术在公共管理、商业服务等场景的落地应用。