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基于YOLO的火焰识别.zip

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简介：
本项目利用深度学习模型YOLO进行实时视频流中的火焰检测与识别，旨在提供一种高效、准确的火灾预防解决方案。 可以使用TensorFlow版本2.2.0和Keras版本2.3.0。

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  • 基于YOLO的火焰识别.zip
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    本项目利用深度学习模型YOLO进行实时视频流中的火焰检测与识别，旨在提供一种高效、准确的火灾预防解决方案。 可以使用TensorFlow版本2.2.0和Keras版本2.3.0。
     
  • 基于MATLAB的火焰识别视频分析.zip
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    本项目为基于MATLAB开发的火焰识别系统，通过对视频数据进行实时分析，自动检测并识别其中的火焰，适用于火灾监控、安全预警等领域。 基于MATLAB的火焰识别系统包括视频处理、分帧、初步定位火焰、去除干扰因素、精准框定以及阈值报警等功能。该系统可以根据综合考虑火焰颜色、面积增长率和角点率三个参数来实现更精确的火焰检测。
     
  • 基于Yolov5的火焰识别检测代码（含4000张火焰图像数据集）.zip
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    本资源提供了一个基于YOLOv5的火焰识别检测项目，包含训练模型所需的4000张火焰图像数据集及源代码。适合用于火灾监控和预防研究。 使用YOLOv5算法实现火焰识别检测的源码（包含4000张火焰数据集）.zip 是一个高分毕业设计项目，包括完整的代码与数据集。该项目基于YOLOv5实现了对火焰的有效识别，适用于智慧工地、智慧电网和智慧小区等工业场景。 文件夹中已上传了用于训练的火焰图像数据集，总计约4000张图片，足以支持模型的良好训练效果。在开发者的测试环境中，最终模型准确率达到大约97%，具备工业化应用潜力。此外，该数据集已经转换为txt格式标签，无需额外处理。 安装好所需的库之后即可直接运行项目进行训练和测试工作。
     
  • 基于YOLOv5的火焰图片识别项目
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    本项目采用先进的YOLOv5算法，致力于高效精准地识别图像中的火焰，为火灾预防和监控提供关键技术支撑。 为了在特定视频文件上执行火焰识别，请在detect.py中输入视频文件的名称或路径。处理后的视频将保存在runs/detect目录下。请先配置好环境，网上可以找到相关教程。如果载入训练模型时遇到问题，可以私信我寻求帮助。
     
  • 基于OV7725摄像头的火焰识别实验资料.zip
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    本资料包提供了一个使用OV7725摄像头进行火焰识别的实验方案，包括硬件连接、代码示例和测试结果，适用于初学者学习图像处理与火灾监测。 基于STM32正点原子精英板的火焰识别追踪系统能够在检测到火焰时触发蜂鸣器发出警报。
     
  • MATLAB火焰边缘识别小程序.rar _ MATLAB火焰检测_Matlab火焰边界_TNH_flame图像处理_matlab火焰识别
    优质
    这是一个基于MATLAB开发的小程序，用于识别和分析火焰图像中的边缘。通过图像处理技术，该程序能够有效检测火焰的边界，适用于火焰监控与安全预警系统等领域。 用于识别火焰边缘，并从高速摄影拍摄的火焰图片中提取边缘。
     
  • MATLAB烟雾与火焰识别的GUI界面及火焰识别MATLAB代码
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    本项目开发了一个基于MATLAB的图形用户界面(GUI)，用于检测图像或视频中的烟雾和火焰。其中包括专门针对火焰识别优化的MATLAB源码，旨在为火灾预警系统提供技术支持。 本设计旨在开发一个基于MATLAB的火焰烟雾火灾检测系统。传统方法主要依赖颜色识别，存在误报率高、局限性强的问题。鉴于火焰具有实时动态跳跃的特点，该系统采用面积增长率、角点和圆形度三个维度相结合的方式来判断是否存在火焰。 测试对象为视频流，通过比较连续两帧之间的差异来发现火情，并且能够发出语音报警信号。此外，设计中包含一个人机交互式GUI界面，提供友好的用户操作体验。这是一项非常适合作为毕设选题的设计项目。 算法流程主要结合了火焰的面积增长率、角点和圆形度三个维度进行综合判断，同时计算每帧图像中的相关参数，并在实时显示于GUI界面上。
     
  • MATLAB烟雾与火焰识别GUI界面及火焰识别MATLAB代码（含源码.zip）
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB开发的烟雾和火焰实时检测系统图形用户界面及火焰识别算法代码。包含完整源码，适用于火灾预警研究和应用开发。 MATLAB烟雾火焰识别GUI界面及火焰识别的MATLAB代码和源码。
     
  • 烟雾与火焰识别的火灾数据集（含11000张图片及Yolo标签）.zip
    优质
    该资源包含一个专门用于训练和测试火灾检测算法的数据集，内有11000张图像，并附带YOLO格式标注信息，涵盖烟雾与火焰识别。 烟火数据集在多个领域具有重要应用价值。在安防领域，该数据集可用于训练烟火检测算法，实现火灾的及时预警与快速反应，这对于工厂、仓库等易燃易爆场所的安全监控至关重要，能够显著降低火灾风险并保障人员和财产安全。此外，在城市管理中，通过实时监测城市中的烟火情况，并利用烟火识别技术发现违规燃放烟花爆竹的行为，有助于维护城市秩序和公共安全。同时，在环保领域内，该数据集还能帮助评估烟花燃放对环境的影响，为制定科学的环保政策提供依据。 1. 数据类别：包含火焰与烟雾两类。 2. 标签格式：采用yolo标准txt文件形式。 3. 使用说明：适用于YOLO目标检测算法直接使用；若用于其他目标检测算法，则需转换相应数据格式。 该数据集适合应用于毕业设计、课程项目及实际工程项目中，欢迎下载并使用。