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龙图腾网获悉四川极速动力科技有限公司申请的专利一种基于深度学习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：CN119942653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510423869.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于深度学习的吸烟行为检测方法是由张小刚设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的吸烟行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的吸烟行为检测方法，属于图像数据处理技术领域，包括步骤：获取用于语义分割的数据集；构造语义分割网络，包括Segformer编码器、MCA和DFF；用数据集训练语义分割网络得到人体与烟雾分割模型；吸烟行为检测和判断。本发明改进了语义分割模型，增强对烟雾和人体区域的关键特征提取能力，同时抑制背景噪声的干扰，能提升对烟雾边缘细节和全局语义信息捕捉能力，提高分割准确率。结合视频流的连续帧进行时序分析，通过烟雾区域的变化和人体区域的重叠情况，动态判定吸烟行为的发生和持续。该方法提高了检测吸烟行为的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种基于深度学习的吸烟行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的吸烟行为检测方法，其特征在于：包括以下步骤； S1，获取用于语义分割的数据集，所述数据集中样本为进行过目标类别标注的图像，所述目标类别为人体和烟雾； S2，构造一语义分割网络，包括Segformer编码器、多通道注意力模块MCA和动态特征融合模块DFF； 所述Segformer编码器用于输入样本，并依次输出第一特征图C1、第二特征图C2、第三特征图C3和第四特征图C4； 所述多通道注意力模块MCA包括第一卷积拼接层、平均池化层、一维序列化层、第一1×1卷积层、归一化和维度调整层、3×3卷积层和第一相乘层； 其中，第一卷积拼接层用于将C1、C2、C3分别进行3×3卷积并调整至C2尺度，再拼接得到第五特征图C5；C5依次经平均池化层、一维序列化层、第一1×1卷积层进行平均池化、展开为一维序列化和1×1卷积操作，得到第六特征图C6；所述归一化和维度调整层用于将C6归一化处理，再维度调整至C5尺度；所述3×3卷积层用于对C6进行3×3卷积操作生成通道权重W；所述第一相乘层用于将通道权重W和C5相乘生成多通道注意力模块MCA的输出特征F1； 所述动态特征融合模块DFF用于将F1和C4进行特征融合，得到输出特征F； S3，用数据集训练语义分割网络，得到人体与烟雾分割模型，用于识别和分割图像中的人体和烟雾； S4，吸烟行为检测和判断，包括步骤S41~S44； S41将监控区域视频流拆分为单帧的监控图像，依次经人体与烟雾分割模型进行人体和烟雾识别； S42，当监控图像中识别到人体，将该监控图像标记为It，It前、后各一帧监控图像分别标记为It-1、It+1； S43，获取It-1、It、It+1中对应的人体区域、烟雾区域、烟雾区域面积，若三帧监控图像中，人体区域与烟雾区域均重叠，则执行S44，否则不判定； S44，吸烟行为判断； 将It-1、It、It+1中烟雾区域面积分别标记为St-1、St、St+1； 若St-1＝0、St+1＞St＞0，判定为刚发生吸烟行为； 若St+1＞St＞St-1，判定为吸烟行为持续中； 其他情况则不判定。

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