关于用深度学习解决吸烟检测的问题

Question

用深度学习解决吸烟检测的问题
方法一：将抽烟人脸和烟用矩形框框起来，用目标检测的思路解决这个问题
优点：检出率高，准确率尚可
缺点：
1.遇到光点，或者细长的光源出现在人脸上容易出现误报
2.遇到人吃东西，例如棒棒糖等与香烟相似的物品，极其容易出现误报

方法二：只框烟，用目标检测的思路解决这个问题
优点：误报较低
缺点：
1.遇到人吃东西，例如棒棒糖等与香烟相似的物品，极其容易出现误报
2.由于是小目标，检出率低

吃棒棒糖的动作加入到训练集中，但测试结果依然有时会触发误报，并且原来吸烟动作的置信度降低了
请问，除此之外还有什么好的方法能避免吃棒棒糖误检，且能有较高的准确率

Answer 1

1.手部动作识别，吸烟的动作不一样
2.用分割的方式分割出烟，判断尺寸特征
3.视频行为检测，靠多帧检测识别
4.最重要的是从数据集质量，数据增强方面优化，同时，采用多分辨率检测模型，如，yolo系列