通过目标检测的方法，将摄像头采集的视频图像信息逐帧输入吸烟检测算法中，通过卷积神经网络(CNN)对图像进行特征提取、分类和位置回归，最终识别并框定出现的吸烟行为。各地监督违法吸烟的方式仍比较传统，即主要依赖于公共场所工作人员和其他公众来监督，但这些监督有时会引发矛盾，一些公众嫌举报麻烦就对违法吸烟视而不见，有的经营场所为了不得罪顾客，对包间等场所的吸烟行为也不干预。这种控烟监测器类似于空气质量监测器，无论是传统卷烟还是电子烟，只要有害物质释放到空气中造成“爆表”，就会被监控后台发现。通过红外摄像头和对烟雾的智能分析，系统判定此人吸烟，立刻进行抓拍取证和语音提醒。选取酒店、网吧、商场、客运站、学校、办公楼等禁烟区域实施控烟环境监测试点，通过在餐厅、商场、客运站、网吧、学校等禁烟区域安装控烟“电子眼”，实现24小时监控，系统采用云、边、端的架构，既保证抽烟行为的及时性又可以形成网格化管理。

　　将在车站、码头、商场等室内公共场所继续推广安装无线智能抓拍摄像头和烟感告警器，逐步将全市禁止吸烟的室内公共场所全部纳入监管。监控监测区域的摄像机更换为AI摄像机，后端增加视频分析服务器，线路、架构都不需要改变，即可升级为更智能的视频风险预测系统，同时24小时不间断地工作，大大地降低人力、物力。对识别出的异常事件（如抽烟、入侵、烟火等）进行智能告警，从而实现对水泥厂生产及管理的全面、高效、智能监管，减少安全隐患，打破传统人工监管的不足，助力生产监管效率提升。更关键的是，无需抓现行，监控信息就可以作为是否吸烟的重要证据，避免了线下执法取证难的问题。对采集到的人像进行面部表情+年龄分析，形成多维度动态分析基础数据，按性别、容貌特征情况生成报告(研判报告)送往多级联动平台，从待测图像中香烟与人体嘴部的距离判断是否存在吸烟行为，能够干扰判断结果的因素较少，能够准确地识别出是否存在吸烟行为，提高了吸烟行为检测的可靠性和准确性。

　　基于智能视频分析，自动对视频图像信息进行分析识别，无需人工干预，对具有火灾、爆炸危险的场所进行实时监测，当监测到人员违规抽烟时，立即触发报警，有效的协助管理人员工作，并最大限度地降低误报和漏报现象，减少人力监管的成本。实现对吸烟动作的识别，通过视频监控从人群中用人工智能技术识别出正在吸烟的人，将其图像提取并标注保存。如果能够在医院、学校、车站等禁烟场所安装可识别吸烟动作的监控设备，就可以对禁烟场所进行24小时控烟监管。热成像摄像机将安装在住宅区和其他“不断有抽烟问题”的地点，包括走廊、电梯口和楼梯间。有了违禁吸烟抓拍系统，就算没有执法人员在场，也会形成威慑力，让许多烟民有所忌惮。使用交通技术监控设备抓拍过吸烟、玩手机等分心驾驶行为。并公示了当事人的车牌号、车型、违法地点等。

　　摄像机会把可能存在吸烟行为的画面发送到云端，后者将通过AI识别画面中的人是否在吸烟，然后以此为依据发送警报给加油站工作人员。吸烟行为识别监测系统对禁止吸烟区域进行实时监测，当监测到有人违规吸烟时，立即触发报警，通知相关人员及时制止。能够准确地识别出是否存在吸烟行为，提高了吸烟行为检测的可靠性和准确性。工厂烟火抽烟行为识别系统无需新增硬件利用场内已有摄像头，实时监控识别，实时报警。降低后台人工不可控因素产生的误报和漏报现象。