前端实现实时抽烟检测系统

前端实现抽烟识别：从算法到可视化

技术选型与算法实现

前端实现抽烟识别需要结合计算机视觉和机器学习技术。TensorFlow.js或OpenCV.js是常用的前端机器学习库，能够直接在浏览器中运行预训练模型。

对于抽烟识别，可以采用目标检测算法如YOLO或SSD，识别香烟或烟雾。也可以使用姿态估计模型检测手部与嘴部的交互动作。模型需要针对抽烟场景进行优化，减少误检。

模型训练完成后，转换为前端可用的格式。TensorFlow.js支持加载SavedModel或Keras模型，OpenCV.js可以加载ONNX模型。模型量化可以减小体积，提升前端运行效率。

前端集成与实时检测

在网页中引入TensorFlow.js或OpenCV.js库，加载训练好的模型。通过浏览器API如getUserMedia获取摄像头视频流，传递给模型进行实时检测。

检测结果通常包括边界框和置信度分数。设定合适的置信度阈值过滤低质量检测，应用非极大值抑制（NMS）消除重叠框。检测频率控制在10-30FPS以保证性能和流畅度。

代码示例：

async function loadModel() {
  const model = await tf.loadGraphModel('smoke_detection_model.json');
  return model;
}

async function detectSmoke(model, video) {
  const tensor = tf.browser.fromPixels(video)
    .expandDims(0)
    .toFloat();
  const predictions = await model.executeAsync(tensor);
  return predictions;
}

可视化与交互设计

检测结果需要直观展示给用户。在视频流上绘制边界框标注检测到的香烟或烟雾，使用不同颜色区分高置信度和低置信度检测。

添加统计信息如检测次数和持续时间，帮助用户了解抽烟行为。可以设计时间轴图表展示检测结果的变化趋势，增强数据分析能力。

交互方面，提供开始/停止检测按钮，允许用户调整检测参数如置信度阈值。添加声音或视觉提示在检测到抽烟时提醒用户。

代码示例：

function drawDetections(ctx, detections) {
  detections.forEach(det => {
    const [x, y, width, height, score] = det;
    ctx.strokeStyle = score > 0.7 ? 'red' : 'orange';
    ctx.lineWidth = 2;
    ctx.strokeRect(x, y, width, height);
    ctx.fillStyle = score > 0.7 ? 'red' : 'orange';
    ctx.fillText(`${score.toFixed(2)}`, x, y > 10 ? y - 5 : 10);
  });
}

性能优化与兼容性

前端运行机器学习模型需要考虑性能限制。采用Web Workers将检测任务移出主线程，避免界面卡顿。模型量化减小体积，加快加载速度。

兼容不同浏览器和设备，检测WebGL支持情况以启用GPU加速。对于性能不足的设备，降低检测分辨率或频率。提供回退方案如服务器端检测API。

内存管理至关重要，及时释放不再使用的张量防止内存泄漏。使用tf.tidy()自动清理中间张量，手动调用dispose()释放长期持有的张量。

隐私与安全考量

前端处理敏感视频数据需要重视隐私保护。明确告知用户数据用途，提供关闭检测的选项。视频数据尽量在本地处理，避免上传到服务器。

采用HTTPS确保数据传输安全，遵循GDPR等隐私法规。在非活动状态时自动停止摄像头访问，减少隐私风险。提供清晰的数据处理政策说明。

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