CN109598214A - 吸烟行为识别方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种吸烟行为识别方法和装置。该方法包括：对获取的图像进行识别，得到图像中用户的口部区域；确定口部区域中是否存在高亮区域；当口部区域中存在高亮区域时，确定用户的吸烟行为。本申请可以解决了相关技术中如何准确地确认用户的吸烟行为的技术问题。

Description

吸烟行为识别方法和装置

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种吸烟行为识别方法和装置。

背景技术

烟民在抽烟环境中抽烟行为识别具有广泛的应用场景，通过无感、非接触的方式，友好的获取烟民在抽烟环境的大数据资源，可以为烟草企业的发展，政策制定，新品研发等提供强有力的真实数据支持。具体而言，抽烟行为识别技术要求系统能够实时、快速地判断用户抽烟的具体过程，例如，在一次抽烟行为中一共吸了多少口烟，每次抽吸深度，抽吸间隔时间，从而准确及时地了解消费者对各品规的卷烟产品，尤其是新品规卷烟产品的接受认可程度，以及目前国内烟民在接触卷烟产品时的抽吸习惯和偏好，对各烟草工业公司的产品研发及品牌营销与投放工作具有极大的指导性作用。

传统的抽烟行为识别方法主要有基于定制打火机方法、基于定制手表的方法和基于胸部呼吸带的方法以及其他基于可穿戴设备的方法。这种类方法属于接触式方法，需要用户佩戴额外的硬件设备，这在一定程度上会改变用户的生活习惯。通过硬件设备采集信号的变化间接推断抽烟行为，无法对抽烟过程进行精确分析，且无法获得抽烟者的身份属性信息，同时容易受其他类似动作的干扰，存在一定程度的误报率。目前存在的非接触式方法为基于图像的抽烟行为识别方法，需要先进行人脸检测，然后在人脸区域范围内判定抽烟行为。当人脸角度过大或者人脸存在遮挡情况下，该方法将失效。

针对相关技术中如何准确地确认用户的吸烟行为的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种吸烟行为识别方法和装置，以解决相关技术中如何准确地确认用户的吸烟行为的问题。

为了实现上述目的，第一方面，本申请提供了一种吸烟行为识别方法，该方法包括：

对获取的图像进行识别，得到图像中用户的口部区域；

确定口部区域中是否存在高亮区域；

当口部区域中存在高亮区域时，确定用户的吸烟行为。

可选地，对获取的图像进行识别，还包括得到图像中用户的手部区域；该方法还包括：

确定用户的口部区域和手部区域是否存在重合；

当用户的口部区域和手部区域存在重合时，确定手部区域中是否存在高亮区域；

当手部区域中存在高亮区域时，确定用户的吸烟行为。

可选地，该方法还包括：

当用户的口部区域和手部区域不存在重合时，执行确定口部区域中是否存在高亮区域的步骤。

可选地，确定口部区域或手部区域中是否存在高亮区域，包括：

对口部区域或手部区域进行显著度计算，得到口部区域中各像素的显著值或手部区域中各像素的显著值；

确定口部区域或手部区域中是否存在显著值不小于第一阈值的像素；

当口部区域或手部区域中存在显著值不小于第一阈值的像素时，确定口部区域或手部区域中存在高亮区域。

可选地，对获取的图像进行识别，包括：

对获取的图像进行人体姿态识别，识别出图像中用户的骨架关键点；

根据用户的骨架关键点包括的口部关键点以及手部关键点确定用户的口部区域和手部区域。

可选地，该方法还包括：

获取视频图像；

对于视频图像中的每一帧图像，执行对获取的图像进行识别的步骤。

可选地，该方法还包括：

根据用户的吸烟行为对应的视频图像中每一帧图像生成用户的吸烟行为数据，其中，吸烟行为数据至少包括单次抽吸动作持续时长、单支烟吸食时长、连续的两次抽吸动作之间的间隔时间、连续抽吸烟的支数、连续抽吸两支烟之间的间隔时间中的一种或几种。

可选地，该方法还包括：

对获取的图像进行识别，得到图像中用户的人脸区域；

对用户的人脸区域进行人脸识别，确定用户的个人身份信息，以使用户的个人身份信息与用户的吸烟行为相关联。

第二方面，本申请实施例还提供了一种吸烟行为识别装置，该装置包括：

第一识别模块，用于对获取的图像进行识别，得到图像中用户的口部区域；

第一确定模块，用于确定口部区域中是否存在高亮区域；

第二确定模块，用于当口部区域中存在高亮区域时，确定用户的吸烟行为。

第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机代码，当计算机代码被执行时，上述的吸烟行为识别方法被执行。

在本申请提供的吸烟行为识别方法中，通过对获取的图像进行识别，得到图像中用户的口部区域；确定口部区域中是否存在高亮区域；当口部区域中存在高亮区域时，确定用户的吸烟行为。通过上述方法，根据用户在吸烟时，会导致烟头亮起，进而通过在图像中口部区域中存在的高亮区域判定烟头亮起，这样，实现了准确地判定用户是否存在吸烟行为的目的，进而解决了相关技术中如何准确地确认用户的吸烟行为的技术问题。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是本申请实施例提供的一种吸烟行为识别方法的流程图；

图2是本申请实施例提供的另一种吸烟行为识别方法的流程图；

图3是本申请实施例提供的一种步骤S110的流程示意图；

图4是本申请实施例提供的一种步骤S112的流程示意图；

图5是本申请实施例提供的一种步骤S120的流程示意图；

图6是本申请实施例提供的一种吸烟行为识别装置的结构示意图；

图7是本申请实施例提供的另一种吸烟行为识别装置的结构示意图；

图8是本申请实施例提供的另一种吸烟行为识别装置的结构示意图

图9是本申请实施例提供的另一种吸烟行为识别装置的结构示意图；

图10是本申请实施例提供的另一种吸烟行为识别装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

根据本申请的一个方面，本申请实施例提供了一种吸烟行为识别方法，该方法可以应用在包含有视频或图像采集设备的系统中，该视频或图像采集设备可以是至少一个单相机或摄像头，图1是本申请实施例提供的一种吸烟行为识别方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下的步骤S110至步骤S130：

S110，对获取的图像进行识别，得到图像中用户的口部区域。

其中，该图像可以是通过读取本地存储器而获取的，也可以是通过单相机或摄像头实时采集的，可以是通过抓拍方式采集，也可以通过实时录像方式采集(例如监控设备实时采集的监控视频)，采集的环境可以是禁烟区，也可以是吸烟区，采集环境的选择可以根据业务需要具体设置；另外，图像中可以存在一个或多个用户。

具体地，通过对获取的图像进行图像识别，当图像中存在可识别出的人体时，确定该人体为用户，进而在图像中识别出该用户的口部区域，也就是说，在该图像中确定用户吸烟所必须使用的口部区域。

S120，确定口部区域中是否存在高亮区域。

其中，当用户在吸烟时，烟头会急剧燃烧而明亮起来，当用户停止吸烟时，烟头马上暗下，不再明亮；因此，用户在吸烟和停止吸烟时，烟头的亮度会存在明显的区别，图像中用户口部区域的高亮区域为用户吸烟时明亮烟头的图像。

具体地，当用户的口部区域中存在高亮区域时，可以确定图像中的用户正在吸烟，而当用户的口部区域和手部区域存在重合时，但是确定手部区域中不存在高亮区域时，可以确定图像中的该用户并未进行吸烟。

S130，当口部区域中存在高亮区域时，确定用户的吸烟行为。

具体地，根据用户在吸烟时，会导致烟头亮起，进而通过在图像中口部区域中存在的高亮区域判定烟头亮起，这样，实现了准确地判定用户是否存在吸烟行为的目的，进而解决了相关技术中如何准确地确认用户的吸烟行为的技术问题。

另外，通过上述步骤S110至步骤S130，尤其可以准确地判定用户使用口部而不使用手部固定香烟的吸烟行为。

在一个可行的实施方案中，步骤S110，对获取的图像进行识别，还包括得到图像中用户的手部区域；在步骤S110中，通过对获取的图像进行图像识别，当图像中存在可识别出的人体时，确定该人体为用户，进而在图像中识别出该用户的口部区域以及手部区域，也就是说，在该图像中确定用户的手部和口部两个关键吸烟所用的部位；图2是本申请实施例提供的另一种吸烟行为识别方法的流程图，如图2所示，该方法包括如下的步骤S111至步骤S113：

S111，确定用户的口部区域和手部区域是否存在重合；

具体地，在图像中确定用户的口部区域和手部区域后，需要计算用户的口部区域和手部区域之间的重合度，当重合度大于0时，即可确定图像中用户的口部区域和手部区域之间存在重合部分，也就是说，用户的口部区域和手部区域存在重合，当重合度不大于0时，即可确定图像中用户的口部区域和手部区域之间不存在重合部分，当用户的口部区域和手部区域不存在重合时，需要确定用户是否通过口部固定香烟，进而执行步骤S120。

S112，当用户的口部区域和手部区域存在重合时，确定手部区域中是否存在高亮区域；

具体地，当用户的口部区域和手部区域存在重合时，可以认为用户可能在进行吸烟行为，进而需要进一步的确认，确定手部区域中是否存在高亮区域，当确定手部区域中存在高亮区域时，可以确定图像中的用户正在吸烟，而当用户的口部区域和手部区域存在重合时，但是确定手部区域中不存在高亮区域时，可以确定图像中的该用户并未进行吸烟。

S113，当手部区域中存在高亮区域时，确定用户的吸烟行为。

具体地，当用户的口部区域和手部区域存在重合时，且确定手部区域中存在高亮区域时，可以确定图像中的用户正在吸烟，确定了图像中该用户的吸烟行为。相比于相关技术，本吸烟行为识别方法可以基于采集的图像中人体姿态信息(即用户的口部和手部重合)并结合吸烟中出现的明亮烟头进行吸烟行为的识别，稳定性更高，应用范围更广，吸烟行为识别的数据更为真实可信。

在一个可行的实施方案中，图3是本申请实施例提供的一种步骤S110的流程示意图，如图3所示，步骤S110，对获取的图像进行识别，得到图像中用户的口部区域和手部区域，包括如下的步骤S111和步骤S112：

S111，对获取的图像进行人体姿态识别，识别出图像中用户的骨架关键点；

S112，根据用户的骨架关键点包括的口部关键点以及手部关键点确定用户的口部区域和手部区域。

具体地，对获取的图像进行人体姿态识别，确定图像中是否存在骨架关键点，当图像中存在骨架关键点时可以确定图像中存在用户，进而根据用户的骨架关键点确定是否存在口部关键点以及手部关键点，当存在口部关键点以及手部关键点时，可以在图像中确定出用户的口部区域和手部区域。

在一个可行的实施方案中，图4是本申请实施例提供的一种步骤S112的流程示意图，如图4所示，步骤S112，确定手部区域中是否存在高亮区域，包括如下的步骤S1121至步骤S1123：

S1121，对手部区域进行显著度计算，得到手部区域中各像素的显著值；

S1122，确定手部区域中是否存在显著值不小于第一阈值的像素；

S1123，当手部区域中存在显著值不小于第一阈值的像素时，确定手部区域中存在高亮区域。

具体地，根据现有技术的对图像进行显著度计算方法，对图像中用户的手部区域进行显著度计算，可以得到手部区域中各像素的显著值，而像素的显著值越大就说明该像素的亮度越大，当至少存在一个像素的显著值不小于一个预设的第一阈值时，那么该像素可以是用户吸烟时烟头一部分的图像，也就说是，当手部区域中存在显著值不小于第一阈值的像素时，可以确定图像中存在着因用户吸烟而发亮的烟头，即确定手部区域中存在高亮区域。

其中，可选地，该第一阈值可以是100。

在一个可行的实施方案中，图5是本申请实施例提供的一种步骤S120的流程示意图，如图5所示，步骤S120，确定口部区域中是否存在高亮区域，包括如下的步骤S1201至步骤S1203：

S1201，对口部区域进行显著度计算，得到口部区域中各像素的显著值；

S1202，确定口部区域中是否存在显著值不小于第一阈值的像素；

S1203，当口部区域中存在显著值不小于第一阈值的像素时，确定口部区域中存在高亮区域。

具体地，根据现有技术的对图像进行显著度计算方法，对图像中用户的口部区域进行显著度计算，可以得到口部区域中各像素的显著值，而像素的显著值越大就说明该像素的亮度越大，当至少存在一个像素的显著值不小于一个预设的第一阈值时，那么该像素可以是用户吸烟时烟头一部分的图像，也就说是，当口部区域中存在显著值不小于第一阈值的像素时，可以确定图像中存在着因用户吸烟而发亮的烟头，即确定口部区域中存在高亮区域。

在一个可行的实施方案中，本吸烟行为识别方法还包括：

对获取的图像进行识别，得到图像中用户的人脸区域；

对用户的人脸区域进行人脸识别，确定用户的个人身份信息，以使用户的个人身份信息与用户的吸烟行为相关联。

具体地，对获取的图像进行识别，识别出图像中用户脸部的骨架关键点，进而确定用户的脸部区域，再对用户的人脸区域进行人脸识别，匹配出该用户的个人身份信息，用户的个人身份信息与用户的吸烟行为相关联，记录该用户的吸烟习惯或者将该用户的吸烟行为上传。

在一个可行的实施方案中，本吸烟行为识别方法还包括：

获取视频图像；

对于视频图像中的每一帧图像，执行步骤S110。

具体地，可以通过图像采集设备实时采集视频图像，或者在本地存储器中读取视频图像，对视频图像中的每一帧图像执行步骤S110，以识别用户在视频图像中的吸烟行为。

在一个可行的实施方案中，本吸烟行为识别方法还包括：

根据用户的吸烟行为对应的视频图像中每一帧图像生成用户的吸烟行为数据，其中，吸烟行为数据至少包括单支烟吸食时长、单次抽吸动作持续时长、连续的两次抽吸动作之间的间隔时间、连续抽吸烟的支数、连续抽吸两支烟之间的间隔时间中的一种或几种。

具体地，视频图像中前一帧图像用户未存在吸烟行为，后一帧图像(第N帧)用户存在吸烟行为，则以后一帧图像开始计时，直至第M帧图像该用户结束吸烟行为，则第N帧至第M帧之间的时间即为单次抽吸动作持续时长，之后，第Q帧图像中用户再次进行吸烟行为，则第M帧至第Q帧之间的时间即为连续的两次抽吸动作之间的间隔时间；当连续的两次抽吸动作之间的间隔时间大于第二阈值时，确定连续的两次抽吸动作中后一次的吸烟行为是用户抽吸另一个香烟，这样，可以统计出单支烟吸食时长，其中，第二阈值可以为30秒至60秒；统计出图像中每个用户的连续抽吸烟的支数以及连续抽吸两支烟之间的间隔时间。

在本申请提供的吸烟行为识别方法中，根据用户图像中的口部区域和手部区域存在重合确定用户具有吸烟的姿态，再根据用户在吸烟时，会导致烟头亮起，进而通过在图像中手部区域中存在的高亮区域判定烟头亮起，这样，实现了准确地判定用户是否存在吸烟行为的目的，进而解决了相关技术中如何准确地确认用户的吸烟行为的技术问题。

基于相同的技术构思，本申请实施例还提供了一种吸烟行为识别装置，图6是本申请实施例提供的一种吸烟行为识别装置的结构示意图，如图6所示，该装置包括：

第一识别模块10，用于对获取的图像进行识别，得到图像中用户的口部区域；

第一确定模块20，用于确定口部区域中是否存在高亮区域；

第二确定模块30，用于当口部区域中存在高亮区域时，确定用户的吸烟行为。

可选地，第一识别模块10，还用于对获取的图像进行识别，得到图像中用户的手部区域；图7是本申请实施例提供的另一种吸烟行为识别装置的结构示意图，如图7所示，该装置还包括：

第三确定模块40，用于确定用户的口部区域和手部区域是否存在重合；

第四确定模块50，用于当用户的口部区域和手部区域存在重合时，确定手部区域中是否存在高亮区域；

第五确定模块60，用于当手部区域中存在高亮区域时，确定用户的吸烟行为。

可选地，第一确定模块20，用于：

当用户的口部区域和手部区域不存在重合时，确定口部区域中是否存在高亮区域。

可选地，第一确定模块20，用于：

对口部区域进行显著度计算，得到口部区域中各像素的显著值；

确定口部区域中是否存在显著值不小于第一阈值的像素；

当口部区域中存在显著值不小于第一阈值的像素时，确定口部区域中存在高亮区域。

可选地，第四确定模块50，用于：

对手部区域进行显著度计算，得到手部区域中各像素的显著值；

确定手部区域中是否存在显著值不小于第一阈值的像素；

当手部区域中存在显著值不小于第一阈值的像素时，确定手部区域中存在高亮区域。

可选地，第一识别模块10，用于：

对获取的图像进行人体姿态识别，识别出图像中用户的骨架关键点；

根据用户的骨架关键点包括的口部关键点以及手部关键点确定用户的口部区域和手部区域。

可选地，图8是本申请实施例提供的另一种吸烟行为识别装置的结构示意图，如图8所示，该装置还包括获取模块70；

获取模块70，用于获取视频图像；

第一识别模块10，用于对于视频图像中的每一帧图像，执行对获取的图像进行识别。

可选地，图9是本申请实施例提供的另一种吸烟行为识别装置的结构示意图，如图9所示，该装置还包括生成模块80；

生成模块80，用于根据用户的吸烟行为对应的视频图像中每一帧图像生成用户的吸烟行为数据，其中，吸烟行为数据至少包括单支烟吸食时长、单次抽吸动作持续时长、连续的两次抽吸动作之间的间隔时间、连续抽吸烟的支数、连续抽吸两支烟之间的间隔时间中的一种或几种。

可选地，图10是本申请实施例提供的另一种吸烟行为识别装置的结构示意图，如图10所示，该装置还包括第二识别模块90；

第一识别模块10，用于对获取的图像进行识别，得到图像中用户的人脸区域；

第二识别模块90，用于对用户的人脸区域进行人脸识别，确定用户的个人身份信息，以使用户的个人身份信息与用户的吸烟行为相关联。

本申请实施例提供的吸烟行为识别装置，根据用户在吸烟时，会导致烟头亮起，进而通过在图像中口部区域中存在的高亮区域判定烟头亮起，这样，实现了准确地判定用户是否存在吸烟行为的目的，进而解决了相关技术中如何准确地确认用户的吸烟行为的技术问题。

基于相同的技术构思，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机代码，当计算机代码被执行时，上述的吸烟行为识别方法被执行。

基于相同的技术构思，本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，当该计算机程序产品被计算机设备执行时，上述的吸烟行为识别方法被执行。

基于相同的技术构思，本申请实施例还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个计算机程序；

当一个或多个计算机程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现上述的吸烟行为识别方法。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

本申请所涉及的计算机程序可以存储于计算机可读存储介质中，所述计算机可读存储介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体装置、虚拟装置、优盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读计算机存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取计算机存储器(Random Access Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及其他软件分发介质等。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种吸烟行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：

对获取的图像进行识别，得到所述图像中用户的口部区域；

确定所述口部区域中是否存在高亮区域；

当所述口部区域中存在所述高亮区域时，确定所述用户的吸烟行为。

2.根据权利要求1所述的吸烟行为识别方法，其特征在于，所述对获取的图像进行识别，还包括得到所述图像中用户的手部区域；所述方法还包括：

确定所述用户的所述口部区域和所述手部区域是否存在重合；

当所述用户的所述口部区域和所述手部区域存在重合时，确定所述手部区域中是否存在高亮区域；

当所述手部区域中存在所述高亮区域时，确定所述用户的吸烟行为。

3.根据权利要求2所述的吸烟行为识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述用户的所述口部区域和所述手部区域不存在重合时，执行所述确定所述口部区域中是否存在高亮区域的步骤。

4.根据权利要求3所述的吸烟行为识别方法，其特征在于，所述确定所述口部区域或所述手部区域中是否存在高亮区域，包括：

对所述口部区域或所述手部区域进行显著度计算，得到所述口部区域中各像素的显著值或所述手部区域中各像素的显著值；

确定所述口部区域或所述手部区域中是否存在显著值不小于第一阈值的像素；

当所述口部区域或所述手部区域中存在显著值不小于第一阈值的像素时，确定所述口部区域或所述手部区域中存在所述高亮区域。

5.根据权利要求2所述的吸烟行为识别方法，其特征在于，所述对获取的图像进行识别，包括：

对获取的图像进行人体姿态识别，识别出所述图像中所述用户的骨架关键点；

根据所述用户的骨架关键点包括的口部关键点以及手部关键点确定所述用户的所述口部区域和所述手部区域。

6.根据权利要求1所述的吸烟行为识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取视频图像；

对于所述视频图像中的每一帧图像，执行所述对获取的图像进行识别的步骤。

7.根据权利要求6所述的吸烟行为识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述用户的吸烟行为对应的所述视频图像中每一帧图像生成所述用户的吸烟行为数据，其中，所述吸烟行为数据至少包括单次抽吸动作持续时长、单支烟吸食时长、连续的两次抽吸动作之间的间隔时间、连续抽吸烟的支数、连续抽吸两支烟之间的间隔时间中的一种或几种。

8.根据权利要求1所述的吸烟行为识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

对获取的图像进行识别，得到所述图像中所述用户的人脸区域；

对用户的人脸区域进行人脸识别，确定所述用户的个人身份信息，以使所述用户的个人身份信息与所述用户的吸烟行为相关联。

9.一种吸烟行为识别装置，其特征在于，该装置包括：

第一识别模块，用于对获取的图像进行识别，得到所述图像中用户的口部区域；

第一确定模块，用于确定所述口部区域中是否存在高亮区域；

第二确定模块，用于当所述口部区域中存在所述高亮区域时，确定所述用户的吸烟行为。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机代码，当所述计算机代码被执行时，如权利要求1-8任一项所述的吸烟行为识别方法被执行。