matlab ｜ 基于MATLAB的抽烟识别系统设计：技术框架与实现路径
文章目录
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- 一、系统架构设计
- 二、图像/视频预处理技术
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- 2.1 基础预处理流程
- 2.2 高级预处理策略
- 三、抽烟特征提取技术
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- 3.1 手工特征工程
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- 3.1.1 HOG特征（方向梯度直方图）
- 3.1.2 颜色与纹理特征
- 3.2 深度学习特征
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- 3.2.1 基于预训练CNN的迁移学习
- 3.2.2 端到端目标检测特征
- 四、分类模型选择与训练
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- 4.1 传统机器学习模型
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- 4.1.1 SVM（支持向量机）
- 4.2 深度学习模型
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- 4.2.1 YOLOv5目标检测
- 4.2.2 模型对比与选型建议
- 五、数据集构建与预处理
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- 5.1 公开数据集推荐
- 5.2 数据集预处理
- 六、系统测试与优化
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- 6.1 性能评估指标
- 6.2 优化策略
- 七、MATLAB关键代码实现
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- 7.1 HOG+SVM分类流程
- 7.2 YOLOv5模型推理
- 八、应用场景与部署建议
一、系统架构设计
抽烟识别系统在MATLAB环境下的实现需整合图像采集层、预处理层、特征提取层、分类决策层及结果输出层五大模块，形成端到端的检测流程：