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火焰烟雾检测与报警系统，基于YOLOv5的目标检测技术，结合深度学习算法

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简介：
本系统采用先进的YOLOv5目标检测技术和深度学习算法，能够高效准确地识别并预警火焰和烟雾，保障公共安全。 火焰烟雾检测系统与报警系统采用YOLOv5技术进行目标检测，支持深度学习方法，并可定制化用于多种物体的识别，如车辆、树木、火焰、人员、安全帽、烟雾以及情绪和口罩佩戴等。该系统能够添加继电器或文字报警功能，并统计被检物品的数量。 服务包括： - 可以根据客户需求进行个性化定制。 - 提供安装支持，如果在三天内无法成功安装，则可以申请退货。 编程语言：Python 开发环境：PyCharm, Anaconda

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  • 火焰烟雾检测与报警系统，基于YOLOv5的目标检测技术，结合深度学习算法
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    本系统采用先进的YOLOv5目标检测技术和深度学习算法，能够高效准确地识别并预警火焰和烟雾，保障公共安全。 火焰烟雾检测系统与报警系统采用YOLOv5技术进行目标检测，支持深度学习方法，并可定制化用于多种物体的识别，如车辆、树木、火焰、人员、安全帽、烟雾以及情绪和口罩佩戴等。该系统能够添加继电器或文字报警功能，并统计被检物品的数量。 服务包括： - 可以根据客户需求进行个性化定制。 - 提供安装支持，如果在三天内无法成功安装，则可以申请退货。 编程语言：Python 开发环境：PyCharm, Anaconda
     
  • 基于LabelMe标注的Yolov5火焰与烟雾检测系统
    优质
    本项目开发了一个基于LabelMe数据集和YOLOv5框架的火灾预警系统，专注于高效准确地识别图像或视频中的火焰和烟雾，以增强公共安全。 火焰与烟雾检测采用YOLOv5模型，并使用Labelme进行数据标注。
     
  • YOLOv5火焰与烟雾检测（yolov5-6.0-fire_smoke.rar）
    优质
    本项目提供基于YOLOv5版本6.0的深度学习模型，专门用于实时检测图像或视频中的火焰和烟雾。该资源包内含训练好的权重文件、配置文件及相关代码，便于用户快速集成到火灾预警系统中。 YOLOv5训练好的火焰烟雾检测模型包括yolov5s-fire_smoke.pt和yolov5m-fire_smoke.pt两个预训练模型，并包含几百张标注好的火焰和烟雾数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire和smoke。采用pytorch框架，代码使用python编写。数据集和检测结果可参考相关文献或资料进行详细了解。
     
  • 基于YOLOv5的烟雾与火焰检测算法的研究
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    本研究致力于开发一种基于YOLOv5框架的高效烟雾与火焰实时检测算法，旨在提升火灾早期预警系统的准确性和响应速度。 本研究致力于通过改进深度学习算法YOLOv5来提高烟雾与火焰检测的准确性和实时性，以克服传统方法在大空间环境中的局限性。我们对YOLOv5进行了优化，包括采用Mish或Swish激活函数以及引入SE和CBAM模块等注意力机制，从而增强了模型识别及聚焦烟雾和火焰特征的能力。实验结果表明，改进后的YOLOv5模型在检测精度、速度与泛化能力方面均优于现有方法，展示了深度学习技术在安全监控领域的巨大潜力。本研究为安全监控领域中的烟雾和火焰检测提供了新的技术方案，并证明了通过算法创新可以显著提升检测性能。
     
  • 已完成标注的深度学习目标检测火焰与烟雾识别数据集
    优质
    本数据集包含了大量已标记的图像和视频片段，专门用于训练和测试深度学习模型在火灾早期阶段识别火焰与烟雾的能力。 火焰识别与烟雾识别数据集的标注工作已经完成。
     
  • MATLAB烟雾与火焰识别的GUI界面_火焰和烟雾检测_GUI_matlab烟雾检测_MatLab火焰检测_火灾视频分析
    优质
    本项目介绍了一个基于MATLAB开发的图形用户界面（GUI），用于实现对视频中的烟雾和火焰进行实时检测。该系统利用先进的图像处理技术，能够有效地识别潜在的火灾隐患，为消防安全提供技术支持。通过集成多种算法，提高了在复杂环境下的准确性和可靠性。 本设计是一款基于MATLAB的火焰烟雾火灾检测系统。传统的颜色识别方法误报率高、适用范围有限。鉴于火焰具有实时动态跳跃的特点，该系统采用了面积增长率、角点以及圆形度三个维度进行综合判断来确定是否存在火情，并通过视频帧之间的差异发现异常情况并发出语音报警信号。 设计中包含一个人机交互式GUI界面，使得用户操作更加方便友好。具体来说，算法流程结合火焰的面积增长率、角点和圆形度这三方面信息进行全面评估，并实时计算每帧图像中的相关参数，在界面上显示出来以供查看分析。
     
  • MATLAB火焰与烟雾检测.zip
    优质
    本资源包提供基于MATLAB的火焰和烟雾检测算法及实现代码，适用于火灾预警系统开发和研究。包含图像处理技术及相关示例数据集。 MATLAB火焰烟雾检测涉及使用该软件进行图像处理与分析，以识别视频或图片中的火灾迹象。此过程通常包括预处理、特征提取以及应用机器学习算法来区分真实火情与背景干扰等步骤。通过优化参数设置和模型训练，可以提高系统的准确性和响应速度，在实际监控系统中起到关键作用。
     
  • C4D火焰与烟雾检测.rar
    优质
    本资源包提供了使用CINEMA 4D软件进行火焰与烟雾效果制作的教程和素材，适用于影视特效、动画制作等领域。 在当今的计算机视觉领域，火焰烟雾检测是一项重要的技术应用，在安全监控、火灾预警以及影视特效等领域发挥着关键作用。本段落将深入探讨一种基于CAFFE模型的火焰烟雾检测方法，并介绍其在OPENCV4及以上版本中的实现和优化。 CAFFE（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是由加州大学伯克利分校开发的一种高效开源深度学习框架，专注于卷积神经网络(CNN)的训练与部署。它特别适合图像识别及分类任务，在火焰烟雾检测中可利用预训练模型准确地提取并定位图像中的火焰和烟雾特征。 火焰烟雾检测的核心在于从输入图像中有效提取特征，并通过分类器判断是否包含目标物体（即火焰或烟雾）。在CAFFE框架下，通常采用如AlexNet、VGG或者ResNet等深度学习预训练模型。这些模型已经经过大规模数据集的训练，在特征学习方面表现出色。 为了利用OPENCV4及其以上版本来实现这一检测系统，必须确保库之间的兼容性问题得到解决。作为一个跨平台计算机视觉工具包，OPENCV提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，并且在最新版中直接支持深度学习模型接口的使用。这使得加载并执行CAFFE模型变得更为简便。 CPU是此系统的默认运行模式，适用于大多数硬件环境；但为了提升检测速度与实时性能，则可以考虑采用GPU加速技术。从OPENCV4.20版本开始，该库增加了对CUDA的支持，允许深度学习模型在NVIDIA GPU上进行并行计算以提高运算效率。 实践中应用此类系统时，还需要根据特定需求调整和优化模型参数、训练数据集等设置来达到最佳效果。这可能包括微调预训练的CAFFE模型使之适应火焰烟雾特征；通过旋转、缩放或裁剪等方式增加图像样本的数量与多样性（即所谓的“数据增强”）；以及调节学习率大小等因素以提高整体性能。 综上所述，基于CAFFE框架并结合OPENCV4及以上版本实现的火焰烟雾检测技术是计算机视觉领域一个重要的应用实例。通过深度学习和图像处理技术的有效融合，可以开发出既精确又快速的目标识别系统，在实际的安全监控场景中发挥重要作用。对于从事相关项目的开发者来说，掌握这些技术和方法将有助于取得更好的项目成果。
     
  • 基于STM32F103C8T6的烟雾和火源检测报警系统
    优质
    本项目设计了一款基于STM32F103C8T6微控制器的智能烟雾与火源检测报警系统，结合了高灵敏度传感器实时监测环境中的烟雾及火焰信号，并通过蜂鸣器、LED灯发出警报，确保火灾早期预警功能。 使用STM32F103C8T6（32最小系统板），配合0.96寸四针OLED显示屏、DHT11温湿度传感器、MQ-2烟雾传感器、DS18B20温度传感器、触摸按键和火焰传感器，实现在屏幕上实时显示相关数据，并控制LED灯。
     
  • 基于MATLAB的火焰与烟雾火灾检测.zip
    优质
    本项目基于MATLAB开发，旨在实现对视频中的火焰和烟雾进行实时检测与识别。通过图像处理技术自动预警潜在火情，保障安全。 基于MATLAB的火焰识别系统能够检测烟雾和火焰，并配备有图形用户界面（GUI）框架。