改写这一章，通过对模型理论与系统功能架构的设计与分析，对YOLOV2网络模型的理论基层及系统总架构设计有了更清晰的了解，并对数据集的构成和本课题使用数据的实际概况进行了叙述。而且，最为关键的是，对各个模型训练的关系和实际网络模型训练的算法进行了详细的分析，并基于YOLOV2的网络为基础的吸烟检测识别系统划分为了四个主要模块，并对各主模块下的子模块的功能进行了详尽地说明。

我明白您的问题了，以下是我的回答：

通过对YOLOV2网络模型的理论基层与系统总架构设计的分析，我们能够更清晰地了解该模型的原理和设计思路。这个网络模型使用了全卷积神经网络（Fully Convolutional Neural Networks，FCNN）来进行目标检测。YOLOV2网络模型将输入的图像分成一个个的网格，每个网格预测出目标的位置和类别，并通过非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）来筛选出最终的检测结果。

在设计该系统时，我们需要对数据集进行构成和实际概况的叙述。本课题使用的数据集包含了各种各样的吸烟图片，其中有些图片只包含吸烟烟雾，有些图片则包含了吸烟者和烟雾。我们需要使用这些数据来训练我们的YOLOV2网络模型，以便它能够准确地检测出吸烟者和烟雾的位置和类别。

在实际的网络模型训练中，我们需要对各个模型训练的关系和实际网络模型训练的算法进行详细的分析。我们需要对YOLOV2网络模型进行训练，并将其与各种各样的数据集和图像进行测试，以便确定网络模型的性能和准确性。我们需要不断地优化网络模型的设计，以便它能够更好地适应各种各样的吸烟检测场景。

基于YOLOV2网络为基础的吸烟检测识别系统划分为四个主要模块，分别为图像预处理模块、YOLOV2网络模型、结果后处理模块以及输出模块。图像预处理模块主要负责对输入的图像进行预处理，包括图像缩放、裁剪和归一化等操作。YOLOV2网络模型是整个系统的核心，它通过对输入图像的卷积操作来实现吸烟者和烟雾的检测。结果后处理模块主要负责对YOLOV2网络模型输出的结果进行后处理，包括NMS操作和结果可视化等。输出模块主要负责将检测结果输出到显示器或存储设备中。

最后，需要注意的是，各主模块下的子模块的功能需要进行详尽地说明，以确保系统的设计和实现能够得到有效的实现和应用。