刘 婧，杨 旭，刘董经典，牛 强，2

1.中国矿业大学 计算机科学与技术学院，江苏 徐州221116

2.中国矿业大学 教育部矿山数字化工程研究中心，江苏 徐州221116

医学研究表明，吸烟已是造成肺癌、慢性肺病和冠心病等疾病重要因素，世界卫生组织的国际癌症研究机构已将烟草列入致癌物清单。吸烟不仅危害自身的健康，对于吸入二手烟的人群也会造成更大的健康损害。在通风不良的公共场所，如公共汽车和商场的休息区，被迫吸二手烟的情况尤其严重。此外，因吸烟引起火灾而造成的重大财产损失和人员伤亡的事故屡见不鲜。鉴于吸烟的诸多危害，许多国家已明令禁止在公共场所吸烟，因此出现了各种烟雾探测器。基于传感器的烟雾检测是目前使用最广泛的检测方法。但烟雾传感器的检测准确率受到距离限制，当房屋空间较大时，无法及时有效地检测吸烟行为。也有研究人员提出使用Wi-Fi设备进行吸烟识别。Wi-Fi识别的有效性受设备稳定性影响，需要多个无线信号接收器一起工作以确保识别精度。在实际情况下，很难确保一定范围内有多个无线设备。基于Wi-Fi 的动作识别还易受环境噪声的影响，因此在多人环境中识别精度较低。现有的基于图像的吸烟行为识别的工作中，是通过肤色检测方法对头部和手部进行分割的方法进行识别。因光线条件的影响，通过肤色区分人体的方法错误率较高。针对公共场所的吸烟检测问题，文中提出了一种在多人环境下基于人体关节点的周期性动作检测的吸烟动作识别方法。……