AI模型进行智能分析，从而识别出厂区的人、物、环境等多种对象，并获取其位置、状态等信息，从而自动生成预警信号。通过视觉算法，自动识别吸烟动作，通过动作、物体的匹配，分析对象是否在吸烟，准确度达到90%以上。抽烟识别监测系统能够实时监测是否有出现抽烟的现象，当监测到有人抽烟时，系统自动分析、预警，并将预警数据实时传输至后端管理平台，相关工作人员也会在第一时间收到预警信息，高精度算法侧重于保障模型效果，可通俗理解为模型更准，但模型体积相对更大，计算速度相对更慢，资源消耗也相对更多；而高性能算法侧重于保障模型性能，可通俗理解为模型体积更小、速度更快，或模型所占用的资源更少；在建筑工地及煤矿，因为有保温材料和易燃物品的存放，防火工作是重中之重，一个烟头就可能引起火灾，造成巨大的生命和财产损失，所以建筑工地和煤矿禁止吸烟，而有些存在侥幸心理的工人，会躲过安全巡查偷偷抽烟。

　　客户的实际场景是基于厂区摄像头视频抽帧得到的图片来进行抽烟行为识别。因此，前期采集训练数据时，需要从摄像头视频数据中获取抽烟行为图片，且尽量覆盖不同角度、距离、光照等条件，与厂区的实际摄像条件相符。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，基于目标检测的方法不仅易于部属，还可以充分利用现有安装好的摄像头资源，降低部属成本，在保证良好检测效果的同时，实现全天实时检测避免安全事故的发生。平台结合前端边缘AI安全生产摄像机，可以在企业安全生产的监管场景中，实现安全帽检测、烟火检测、危险行为识别、室内消防占道检测、周界入侵检测、人员侵入检测等能力。实时检测安全帽、反光衣/工作服、抽烟、区域入侵、烟火、车辆进出等情况，及时传递事件预警信息，通过PC端向责任部门人员或移动端推送通知。通过对监控区域进行自动监测，可最大限度地减少误报和人员介入的数量，有利于企业落实生产的规范管理，保障生产安全，提升监管效率，在企业安全生产监管场景中发挥重要作用。

　　AI边缘计算智慧工地解决方案以确保安全、高效和规范施工为主要目的，应用大数据、云计算、物联网、边缘计算和人工智能等高科技技术，通过内置AI智能分析网关，构建集软硬件一体的智慧工地安全生产风险预警智能分析平台，人员抽烟行为识别检测系统选用神经网络算法融合身体姿态的识别，既可以识别抽烟行为，又适用其他违规行为识别，提升了识别水准。锅炉生产车间为例，通过行为识别可以智能识别锅炉生产过程中人员的违规行为或发生意外摔倒等行为进行报警，减轻事故发生的可能性。现有巡检中加入人工智能可以实现员工是否出现瞌睡、打电话、禁烟场所抽烟、未佩戴安全帽等行为，实时进行提醒预警。自动识别检测区域内抽烟行为，防范因烟火带来的火灾，避免潜在安全事故。抽烟打电话识别系统对指定区域进行实时监测，当监测到有人在工作时间抽烟、打电话时，立即告警并通知管理人员及时制止，同时将告警截图和视频保存到数据库形成报表，推送给相关管理人员。还可以根据时间段对告警记录和告警截图、视频进行查询点播，极大提升监控区域的管控效率，避免意外事故的发生。