AI時代的工業管理趨勢和挑戰

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本研究旨在開發一套基於視覺辨識技術的抽菸行為檢測系統，結合深度學習與圖像處理實現準確辨識。抽菸行為在校園等禁菸場所具有潛在風險，傳統人工巡查耗時低效。本系統可即時判斷並通報抽菸行為，提升禁菸政策的執行力與健康風險防控效率。本團隊蒐集多場景下的抽菸影像資料，並標註香菸、手勢與嘴部動作等關鍵特徵。採用 YOLO 模型進行物件偵測，定位抽菸相關目標，並結合 VGG 網路進行圖像特徵提取以提升行為判別準確性。系統透過 OpenCV 實現即時影像處理，並針對預測準確率與運算效率進行優化。經多場景實測與專家評估驗證，本系統具備良好的實用性與穩定性。