基于YOLOv5的抽煙檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

收稿日期：2023-08-17

基金項(xiàng)目：廣西民族大學(xué)國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目資助（202210608127）；廣西民族大學(xué)國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目資助（202210608126）

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.05.026

摘" 要：針對(duì)公共禁煙場(chǎng)所中自動(dòng)檢測(cè)識(shí)別抽煙行為的問(wèn)題，提出了基于YOLOv5目標(biāo)識(shí)別算法的抽煙檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要有目標(biāo)識(shí)別模塊、語(yǔ)音播報(bào)模塊、攝像頭模塊和數(shù)據(jù)庫(kù)模塊，實(shí)驗(yàn)使用Python語(yǔ)言在PyCharm開(kāi)發(fā)平臺(tái)上對(duì)目標(biāo)識(shí)別功能和數(shù)據(jù)庫(kù)模塊進(jìn)行設(shè)計(jì)和編程實(shí)現(xiàn)，通過(guò)Arduino開(kāi)發(fā)平臺(tái)連接SYN6288語(yǔ)音播報(bào)模塊，實(shí)現(xiàn)抽煙行為的智能檢測(cè)識(shí)別，對(duì)抽煙檢測(cè)研究有一定的參考意義。

關(guān)鍵詞：YOLOv5；抽煙檢測(cè)；目標(biāo)識(shí)別；語(yǔ)音播報(bào)

中圖分類號(hào)：TP391" 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" 文章編號(hào)：2096-4706（2024）05-0120-05

Design of Smoking Detection System Based on YOLOv5

LIU Feiyan， TANG Yao， ZHAO Zhengwei

（School of Mathematics and Physics， Guangxi Minzu University， Nanning" 530006， China）

Abstract： A smoking detection system based on the YOLOv5 object recognition algorithm is proposed to address the issue of automatic detection and recognition of smoking behavior in public non-smoking places. The system mainly consists of a target recognition module， a voice broadcast module， a camera module， and a database module. The experiment uses Python language to design and program the target recognition function and database module on the PyCharm development platform， and connects to the SYN6288 voice broadcast module through Arduino development platform， so as to achieve intelligent detection and recognition of smoking behavior， which has certain reference significance for smoking detection research.

Keywords： YOLOv5; smoking detection; target recognition; voice broadcast

0" 引" 言

隨著生活水平的提高，公共健康安全越來(lái)越被重視，在公共場(chǎng)所的吸煙行為則是影響公眾健康的主要原因之一。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，吸煙是引發(fā)各類心肺疾病的重要原因，而對(duì)于有禁煙明確要求的場(chǎng)所，煙火還存在諸多引發(fā)火災(zāi)的安全隱患，因此，國(guó)家出臺(tái)了相應(yīng)在公共場(chǎng)所禁煙的政策。對(duì)于這些政策的執(zhí)行，一般是靠公共場(chǎng)所相關(guān)工作人員巡查糾正，效率十分低下。目前隨著目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展，采用目標(biāo)檢測(cè)方法[1]進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)已在諸多領(lǐng)域取得了顯著成果[2]，而如何應(yīng)用目標(biāo)檢測(cè)方法對(duì)抽煙行為進(jìn)行檢測(cè)的研究甚少。因此，該研究不僅可以提高抽煙行為檢測(cè)效率，節(jié)約成本，也有利于公共場(chǎng)所禁煙政策的執(zhí)行。

1" YOLOv5 算法模型

YOLOv5 [3]是一種單級(jí)目標(biāo)測(cè)試算法，與YOLOv4相比，它具有平均權(quán)重更低、學(xué)習(xí)時(shí)間更短和測(cè)試速度更快的優(yōu)點(diǎn)。YOLOv5策略的目標(biāo)是首先將輸入圖像分割成多個(gè)網(wǎng)格，包括識(shí)別目標(biāo)并預(yù)測(cè)其位置的網(wǎng)格。最后，生成的預(yù)測(cè)框架與實(shí)際框架具有最高的一致性。YOLOV5模塊由四個(gè)組件組成：輸入、Backbone、Neck和Head。入口端中包含了Mo-saic數(shù)據(jù)增強(qiáng)功能，將全部四幅圖片隨意壓縮、隨意剪切、隨意排布。Backbone是一個(gè)特征提取單元，包括卷積計(jì)算層、C3及其SPPF架構(gòu)。卷積計(jì)算層包括三個(gè)功能：卷積層、BN層和SILU激活。C3模型簡(jiǎn)化了以前狹窄的CSP體系結(jié)構(gòu)，并提高了在建模中捕獲功能的能力。SPPF體系結(jié)構(gòu)取代了空間金字塔池（SPP）體系結(jié)構(gòu)，后者將前后建模的效率提高了約1.5倍。NEC還引入了一種新的架構(gòu)，將特征金字塔的FPN層與PAN路由網(wǎng)絡(luò)緊密集成，確保了傳統(tǒng)FPN層和向下的特征金字塔之間的交叉融合，以及獲得的所有權(quán)和位置語(yǔ)義數(shù)據(jù)的交叉融合。此外，還實(shí)現(xiàn)了主干層和檢測(cè)層之間的特點(diǎn)參數(shù)的整理融合，提供了關(guān)于模擬特征的更全面的信息。Head提供的是可預(yù)測(cè)的結(jié)果。

YOLOv5網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以使用FPN+PAN結(jié)構(gòu)的方式，使用了大量的卷積和C3結(jié)構(gòu)。卷積計(jì)算層構(gòu)造中包含了一般卷積Conv、BN層構(gòu)造和SiLU激活函數(shù)。C3結(jié)構(gòu)是Bottle-neckCSP結(jié)構(gòu)減去一個(gè)卷積層得到的。BottleneckCSP與CSP結(jié)構(gòu)相似，CSP結(jié)構(gòu)由Chien-yao Wang 等提出的，在denseNet特征融合結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上對(duì)載入數(shù)據(jù)進(jìn)行特殊行為解析處理，目的是降低對(duì)梯度計(jì)算，進(jìn)而加快模型運(yùn)行的速度[4]。

2" 相關(guān)技術(shù)

2.1" Arduino

Arduino開(kāi)發(fā)板設(shè)計(jì)得非常簡(jiǎn)潔，包括一塊AVR單片機(jī)控制器、一個(gè)晶振或震蕩器還有一個(gè)5 V的直流電源，常見(jiàn)的開(kāi)發(fā)板使用一條USB數(shù)據(jù)線連接電腦。Arduino有不同的開(kāi)發(fā)板，當(dāng)中最常見(jiàn)的是Arduino UNO，此外，還有各種小型的、迷你的、使用藍(lán)牙和Wi-Fi技術(shù)的變種研發(fā)板[5]。

其中，Arduino UNO是ArduinoUSB接口系列的最新產(chǎn)品版本，它的處理核心是ATMEGA328P。它含有模擬輸入、晶振時(shí)鐘、數(shù)字輸入輸出引腳、USB連接、ICSP連接器、電源插孔以及復(fù)位按鈕[6]。Arduino Uno使用配套的USB Cable A-B for Arduino數(shù)據(jù)線與計(jì)算機(jī)相連即可正常運(yùn)行使用并進(jìn)行信息交互。Arduino擁有配套的代碼撰寫(xiě)平臺(tái)，可以利用Arduino IDE對(duì)Arduino UNO編程。在開(kāi)發(fā)板上的ATmega328芯片內(nèi)存儲(chǔ)有BootLoader程序，用戶可以使用STK500協(xié)議上傳程序到開(kāi)發(fā)板[7]。Arduino UNO開(kāi)發(fā)板主要技術(shù)參數(shù)如表1所示。

表1" Arduino UNO開(kāi)發(fā)板硬件配置表

序號(hào) 配置名稱 主要技術(shù)參數(shù)

1 微控制器 ATMEGA328P

2 工作電壓 5V

3 輸入電壓（推薦） 7～12 V

4 輸入電壓（限制） 6～20 V

5 數(shù)字I/O引腳 14

6 PWM數(shù)字I/O引腳 6

7 模擬輸入引腳 6

8 每個(gè)I/O引腳的直流電流 20 mA

9 3.3 V引腳的直流電流 50 mA

10 閃存 32 KB（ATmega328P），

0.5 KB由引導(dǎo)加載程序使用

11 SRAM 2 KB（ATmega328P）

12 EEPROM 1 KB（ATmega328P）

13 時(shí)鐘速度 16 MHz

14 LED_BUILTIN 13

15 長(zhǎng)度 68.6 mm

16 寬度 53.4 mm

17 重量 25 g

2.2" IP Camera

為了解決傳統(tǒng)意義上的攝像頭移動(dòng)不夠靈活且需要線路聯(lián)接的問(wèn)題，對(duì)于攝像頭模塊采用基于移動(dòng)端APP——IP攝像頭，來(lái)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的有線接口聯(lián)接的攝像頭。IP Camera（網(wǎng)絡(luò)協(xié)議攝像頭）是一種安全攝像頭，它除擁有一般傳統(tǒng)攝像頭所擁有的圖像捕獲能力之外，機(jī)內(nèi)還包含了一個(gè)高度數(shù)字化的傳感器以及基于網(wǎng)絡(luò)的控制系統(tǒng)，使得影像信息經(jīng)壓縮及加密之后，能夠經(jīng)由局域網(wǎng)，Internet以及無(wú)線網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至最終使用者。IP Camera是能夠通過(guò)接入到TCP/IP的數(shù)字化互聯(lián)網(wǎng)上，所以這個(gè)技術(shù)最大的作用就是在聯(lián)網(wǎng)上面，利用網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)局域網(wǎng)實(shí)現(xiàn)影像和聲音的傳送[8]。

IP Camera通過(guò)IP網(wǎng)絡(luò)接收視頻數(shù)據(jù)并發(fā)送視頻片段，它也被稱為網(wǎng)絡(luò)攝像頭或IP安防攝像頭，常被用作遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理工具，以保護(hù)財(cái)產(chǎn)或監(jiān)控家庭、企業(yè)或公共安全。只要通過(guò)局域網(wǎng)與IP攝像頭和PC端等其他設(shè)備相連，IP攝像頭可以讓從任何遠(yuǎn)程位置監(jiān)控特定區(qū)域，可以為我們的日常生活帶來(lái)很多便利。

2.3" SYN6288語(yǔ)音播報(bào)

基于對(duì)目標(biāo)檢測(cè)成功識(shí)別事物之后的觸發(fā)模塊——語(yǔ)音播報(bào)模塊，對(duì)于此模塊的搭建可以直接調(diào)用筆記本電腦上的揚(yáng)聲器作為輸出源，但考慮到筆記本的揚(yáng)聲器是固定的靈活度不高，為此選取基于Arduino平臺(tái)所支持的Arduino UNO開(kāi)發(fā)板為上位機(jī)的SYN6288語(yǔ)音合成模塊。SYN6288所采用的通信模式是異步串口方式，將合成的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音。

SYN6288語(yǔ)音合成芯片在識(shí)別文本與數(shù)字時(shí)更智能和準(zhǔn)確，具有硬件接口簡(jiǎn)單、低功耗和自然度好等優(yōu)點(diǎn)，性價(jià)比很高，是一款面向中高端行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域的中文語(yǔ)音合成芯片。其支持GB2312、GBK、BIG5和UNICODE內(nèi)碼格式的文本，清晰、自然、準(zhǔn)確的中文語(yǔ)音合成效果；可合成任意的中文文本，支持英文字母的合成[9]，每次合成的文本可達(dá)200字節(jié)，同時(shí)支持多種控制命令，支持6級(jí)詞語(yǔ)語(yǔ)速調(diào)整。

SYN6288語(yǔ)音合成模塊最小系統(tǒng)包括：Arduino UNO開(kāi)發(fā)板、SYN6288語(yǔ)音合成模塊、音響。Arduino UNO開(kāi)發(fā)板和SYN6288 語(yǔ)音合成模塊之間使用杜邦線通過(guò)UART接口進(jìn)行連接，通過(guò)PC終端控制器可以利用USB接口與Arduino UNO開(kāi)發(fā)板進(jìn)行信息通信，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)SYN6288語(yǔ)音播報(bào)模塊的交互，當(dāng)SYN6288語(yǔ)音合成模塊收到指令時(shí)會(huì)將預(yù)設(shè)定的語(yǔ)言信息播放，產(chǎn)生的信息經(jīng)功放增強(qiáng)后控制喇叭進(jìn)行播放。預(yù)先需要編碼軟件將中文翻譯成文本GB2312編碼格式，并將播報(bào)語(yǔ)段編寫(xiě)成一個(gè)函數(shù)，這部分功能代碼在Arduino IDE上撰寫(xiě)，并通過(guò)Python主函數(shù)調(diào)用。

2.4" 數(shù)據(jù)庫(kù)

為了更好的存儲(chǔ)預(yù)警所保存的數(shù)據(jù)，選取SQL Server作為系統(tǒng)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)。針對(duì)預(yù)警時(shí)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)元素進(jìn)行設(shè)置單元表實(shí)行對(duì)應(yīng)存儲(chǔ)，包括攝像頭IP、監(jiān)控地點(diǎn)、時(shí)間、監(jiān)控視頻、識(shí)別成功的目標(biāo)圖像幀等，因基于系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)環(huán)境是PyCharm Community Edition 2022.2.1，為此將該系統(tǒng)通過(guò)Python平臺(tái)的第三方庫(kù)PyMySQL庫(kù)來(lái)與數(shù)據(jù)庫(kù)相連接。

數(shù)據(jù)庫(kù)需要建立單元表來(lái)管理眾多不同地點(diǎn)的攝像頭，即管理管理攝像頭IP地址。同時(shí)，每一個(gè)在攝像頭IP地址管理表中的攝像頭IP信息都會(huì)生成一個(gè)相對(duì)應(yīng)存儲(chǔ)單元表來(lái)用于保存相對(duì)于的攝像頭在監(jiān)控過(guò)程中識(shí)別成功的目標(biāo)幀，由于目標(biāo)幀需要存入表格當(dāng)中，這里需要將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成二進(jìn)制數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，二進(jìn)制數(shù)據(jù)長(zhǎng)度過(guò)于龐大，故表中無(wú)法顯示完全。攝像頭IP地址及目標(biāo)幀管理表如表2所示。

3" 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3.1" 系統(tǒng)整體框架

為了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)清晰，采取結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)，功能模塊相對(duì)獨(dú)立，沒(méi)有復(fù)雜的模塊間交互，以利于系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。而且YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)算法具有很強(qiáng)的可嵌入性，也有利于今后對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行功能添加、升級(jí)與維護(hù)。

根據(jù)功能需求分析，系統(tǒng)前端通過(guò)數(shù)據(jù)采集模塊，將采集到的數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)輸入，然后檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行抽煙行為的識(shí)別。識(shí)別成功，則進(jìn)行語(yǔ)音預(yù)警，并將數(shù)據(jù)保存至數(shù)據(jù)庫(kù)；無(wú)法識(shí)別則忽略處理。系統(tǒng)整體框架如圖1所示。

3.2" 硬件模塊聯(lián)接

Arduino、SYN6288、IP camera和數(shù)據(jù)庫(kù)等各模塊調(diào)試運(yùn)行之后，再將各模塊進(jìn)行聯(lián)接整合，當(dāng)處于同一IP網(wǎng)絡(luò)下的攝像頭通過(guò)局域網(wǎng)輸入數(shù)據(jù)給后端之后，后端將運(yùn)算的結(jié)果反饋給各個(gè)模塊，調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)相應(yīng)的數(shù)據(jù)做好數(shù)據(jù)管理工作，同時(shí)與下位機(jī)和前端交互信息，反饋輸出相應(yīng)的功能。系統(tǒng)整體的硬件模塊處理流程如圖2所示。

圖2" 系統(tǒng)硬件模塊處理流程關(guān)系圖

其中IP攝像頭與PC端的連接是采用無(wú)線連接方式，主要是運(yùn)用局域網(wǎng)的信號(hào)傳輸功能，目前系統(tǒng)所使用的是手機(jī)與電腦同屬一個(gè)熱點(diǎn)Wi-Fi條件下實(shí)現(xiàn)信號(hào)的發(fā)送與接收。PC端與下位機(jī)Arduino Uno開(kāi)發(fā)板則是用USB Cable A-B for Arduino線進(jìn)行連接，這種連接線比一般信號(hào)交換線的做工更精細(xì)、粗大，為信息的交互提供了有力的保障。最后，Arduino Uno開(kāi)發(fā)板與SYN6288語(yǔ)音合成模塊的連接是采用常見(jiàn)的杜邦線進(jìn)行連接，杜邦線的選擇要選接口感應(yīng)良好長(zhǎng)度合適的。

系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)完整之后，需要對(duì)硬件部分進(jìn)行設(shè)計(jì)組裝，根據(jù)需求分析功能模塊和經(jīng)濟(jì)最優(yōu)等因素，選取的硬件均為市場(chǎng)上常見(jiàn)且價(jià)格合適的，其中主要是Arduino Uno開(kāi)發(fā)板和SYN6288語(yǔ)音合成模塊。實(shí)際連接效果如圖3所示。

4" 抽煙檢測(cè)識(shí)別實(shí)驗(yàn)

4.1" 實(shí)驗(yàn)條件及數(shù)據(jù)源

實(shí)驗(yàn)所需的硬件材料為：Arduino Uno開(kāi)發(fā)板、Win 10系統(tǒng)電腦、具有攝像頭的手機(jī)且安裝有APP（IP攝像頭）、SYN6288語(yǔ)音合成模塊。軟件工具為：Arduino IDE、PyCharm Community Edition 2022.2.1、SQL Server 2016。此外，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境為電腦與手機(jī)同屬一個(gè)熱點(diǎn)條件。

圖3" PC端、組件間連接實(shí)物圖

為了進(jìn)一步保證抽煙行為識(shí)別的準(zhǔn)確度，制作了抽煙行為的數(shù)據(jù)集。利用正則表達(dá)式制作腳本從網(wǎng)上獲取1 500張吸煙的圖片，對(duì)獲取的圖片進(jìn)行篩選得到1 200張，將吸煙行為用“smoking”類進(jìn)行定義，用Labeling標(biāo)記軟件按YOLO格式對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)簽標(biāo)記，按9：1的比例分別制作成訓(xùn)練集和測(cè)試集。

4.2" 實(shí)驗(yàn)測(cè)試過(guò)程

為了減少訓(xùn)練時(shí)間，并獲得最好的精度，首先加載預(yù)訓(xùn)練權(quán)重完成訓(xùn)練過(guò)程，訓(xùn)練集選用的預(yù)訓(xùn)練權(quán)重是YOLOv5s.pt [10]。然后，在Python上配置好CPU版的PyTorch和PaddlePaddle，開(kāi)始對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，從train.py文件進(jìn)入到用于模型訓(xùn)練的主函數(shù)，根據(jù)PC機(jī)的配置和前期準(zhǔn)備對(duì)函數(shù)進(jìn)行修改，這里主要是替換部分自定義的參數(shù)，可通過(guò)調(diào)用TensorBord方法來(lái)查看模型的訓(xùn)練過(guò)程。在模型訓(xùn)練好之后，會(huì)在設(shè)定的保存目錄下得到一個(gè)最后一輪的權(quán)重文件和一個(gè)目前最好的權(quán)重文件，最后利用該權(quán)重文件進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，正式使用的算法代碼在detect.py這個(gè)函數(shù)文件下。

采用此YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)算法針對(duì)不同的物品，對(duì)于抽煙行為的識(shí)別檢測(cè)情況如圖4所示，本次實(shí)驗(yàn)測(cè)試使用了酒精瓶、咖啡勺、眼鏡、筆和煙進(jìn)行了檢測(cè)對(duì)比，從圖中可以看出，對(duì)煙的檢測(cè)識(shí)別度是“smoking 0.85”，其他四類物品的抽煙行為的檢測(cè)度都低于0.4，從識(shí)別結(jié)果能看出，該模型對(duì)于抽煙行為的檢測(cè)識(shí)別度較高。

4.3" 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

本次實(shí)驗(yàn)?zāi)芏驾^好的識(shí)別出抽煙這個(gè)動(dòng)作，但是由于行為的晃動(dòng)會(huì)導(dǎo)致識(shí)別框所顯示的權(quán)重會(huì)飄忽不定，分析原因?yàn)槟繕?biāo)識(shí)別模型在訓(xùn)練的過(guò)程中因?yàn)槟承┰驅(qū)е履繕?biāo)識(shí)別的檢測(cè)度不夠精確。

圖4" 不同物品與煙的實(shí)驗(yàn)對(duì)比效果圖

語(yǔ)音播報(bào)模塊可以做到預(yù)期效果，不過(guò)在持續(xù)檢測(cè)過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)串聯(lián)通信中斷的情況，不能持續(xù)播報(bào)，后期在將繼續(xù)調(diào)整通信代碼模塊，使得通信可以暢通。

數(shù)據(jù)庫(kù)模塊可以正常的運(yùn)行，存儲(chǔ)目標(biāo)識(shí)別出的目標(biāo)幀，以二進(jìn)制文件保存在數(shù)據(jù)庫(kù)表中，如需調(diào)用則可以隨時(shí)查看。

5" 結(jié)" 論

文中基于YOLOv5目標(biāo)識(shí)別算法的抽煙識(shí)別系統(tǒng)流程包括圖像的采集、圖像預(yù)處理、預(yù)警機(jī)制和利用數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)機(jī)制對(duì)抽煙行為進(jìn)行管理。同時(shí)，通過(guò)IP攝像頭的使用，可以靈活的變換系統(tǒng)的使用地點(diǎn)和場(chǎng)所，實(shí)時(shí)對(duì)抽煙人員進(jìn)行警告提醒，并將其行為保存在數(shù)據(jù)庫(kù)，該系統(tǒng)符合公共場(chǎng)所對(duì)抽煙行為的管控要求，具有較好的應(yīng)用前景。

因本實(shí)驗(yàn)未用GPU作為算力支持，只采用CPU進(jìn)行學(xué)習(xí)，極大延長(zhǎng)了模型權(quán)重的運(yùn)算時(shí)間；目前新研制出的YOLOv8算法，對(duì)系統(tǒng)的發(fā)展提出了更高的要求。另外，系統(tǒng)與下位機(jī)的信號(hào)交互實(shí)現(xiàn)需要進(jìn)一步的穩(wěn)定，需改進(jìn)算法或?qū)ふ腋€(wěn)定的信號(hào)交互方式。因此，模型的應(yīng)用還有較大的改進(jìn)和提升空間。

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作者簡(jiǎn)介：劉飛燕（2000.12—），女，漢族，福建寧德人，本科在讀，研究方向：信息與計(jì)算科學(xué)；唐瑤（2000.09—），男，漢族，廣西荔浦人，本科在讀，研究方向：信息與計(jì)算科學(xué)；趙正偉（1980—），男，漢族，湖南益陽(yáng)人，高級(jí)實(shí)驗(yàn)師，碩士研究生，研究方向：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、圖像處理。