YOLOv11在安卓平台上实现实时目标检测识别，并部署到安卓手机APP，例如以火焰烟雾目标检测识别为例。

简介：
本项目依托于YOLOv11模型，将其部署至手机应用程序，以实现对火焰和烟雾的精确检测与识别。 此外，您可以通过遵循本项目的开发步骤，灵活地扩展和替换目标对象进行检测，例如可以应用于车牌识别、手势检测、人脸活动识别、人脸表情识别、火焰烟雾检测、行人检测、口罩检测、行为分析、水果识别、植物识别以及农作物识别等。 该手机应用程序旨在提供全面的检测功能。 本文详细阐述了设计配置文档，其中包含了完整的环境配置搭建指导以及项目工程配置的逐步操作步骤。 我们将手把手地记录使用PyCharm和Android Studio进行工程开发的整个过程，最终实现YOLO模型的安卓端部署。 经过实战开发和充分验证，该程序能够稳定运行。 演示视频展示了50轮训练的结果（出于演示目的，训练轮数相对较少，建议您增加训练轮数以获得更佳效果）。 值得注意的是，上一篇文章详细介绍了基于YOLOv8模型部署到安卓手机APP进行目标检测识别的相关实现原理（不同YOLO系列在实现原理上存在相似之处）。 Android文件夹中包含了完整的Android Studio工程源码文件，而pycharm文件夹则包含基于YOLOv11的PyCharm完整工程源码文件。 您可以在提供的链接中下载火焰烟雾数据集。