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基于视频图像识别森林火灾烟雾。caj

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简介：
该研究提出了一种基于视频图像的森林火灾烟雾识别方法，该方法的核心技术包括电子稳相技术、累积帧差分析以及M距离判别法，并结合烟雾识别算法进行综合应用，从而实现对森林火灾烟雾的精准识别。

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  • 基于视频图像的森林火灾烟雾检测方法.caj
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    本文提出了一种基于视频图像处理技术的森林火灾烟雾自动检测方法，能够有效识别和预警早期森林火情，对森林防火具有重要意义。 基于视频图像的森林火灾烟雾识别方法包括电子稳相、累积帧差以及M距离判别技术，这些构成了有效的烟雾识别算法。
     
  • 基于改良YOLOv5s的森林火灾烟雾检测算法.pdf
    优质
    本文提出了一种基于改进YOLOv5s模型的森林火灾烟雾检测方法，旨在提高烟雾识别精度和速度，有效预防森林火灾的发生。 基于改进YOLOv5s的森林烟火检测算法的研究提出了一种新的方法来提高森林火灾早期预警系统的准确性与效率。通过优化现有的YOLOv5s目标检测模型，并结合特定场景下的数据增强技术，该研究成功地提高了对森林中微弱火源和烟雾的识别能力。此外，改进后的算法在计算资源有限的情况下依然能够保持高性能表现，为实际应用提供了可能。
     
  • 森林火灾视频中的识别与提取技术
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    本文探讨了在森林火灾相关的视频中应用先进的图像处理和机器学习算法进行火灾行为识别与关键信息提取的技术方法。通过对大量火情视频数据的分析，旨在提高早期预警系统的准确性和效率，为森林防火管理提供有力支持。 我自己编写了一段MATLAB代码，用于森林火灾识别，并取得了不错的效果。大家可以在我的主页里找到相关的视频演示。希望与大家分享这一成果。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的烟雾火灾识别检测系统.zip
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    本资源提供了一种利用MATLAB开发的烟雾火灾自动识别与报警系统。该系统通过图像处理技术智能分析视频流中的异常烟雾情况，并发出警报，有效提升火灾预防能力。 Matlab GUI仿真用于识别烟雾并实现火灾报警功能。
     
  • forest-fire-detector：用Python识别森林火灾
    优质
    forest-fire-detector项目利用Python编程语言和图像处理技术，旨在自动检测卫星或无人机拍摄到的森林火灾迹象，为及时响应提供支持。 森林火灾探测器的主要代码位于image_analysis.ipynb文件内。该代码分为四个部分：单个图像的分析、用于训练数据集的多个图像的分析以及测试数据集上的类似过程；每个单独图像都需进行预处理，以执行必要的功能步骤。 由于整个数据集过大，无法上传至GitHub，请自行下载所需的数据包，并将其放置在项目根目录下的data文件夹内。请注意，在使用完整数据集运行Jupyter Notebook时可能会花费较长时间（可能需要几个小时甚至更久）。因此建议在测试阶段尽可能地使用较少的样本以节省时间。
     
  • 火灾烟雾图像标注数据集-俯视视角-视频截帧-1280
    优质
    本数据集包含大量从火灾监控视频中提取的1280分辨率俯视视角图像，并对其进行详细的烟雾标注，适用于火灾检测与预警系统的训练和测试。 该资源包含1280张从俯视角度抽取的火灾烟雾图像，每30帧抽取一帧以避免图片重复。这些图像稀缺且标注精细，质量经过严格把控，并已分别用VOC和YOLO格式进行标注，开箱即用。
     
  • 关于森林火灾识别的论文汇总
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    本论文综述汇集了近年来关于森林火灾识别的研究成果，涵盖了监测技术、预警模型及数据处理方法等多个方面。 这是我初次撰写关于森林火灾识别的论文，在实验室工作了一个多月后完成的。尽管有些算法已经问世多年，但至今仍然非常有效，例如LBP（局部二值模式）算法、滤波算法、小波变换算法以及RGM（随机梯度下降机器学习方法）和纹理特征识别等技术都广泛应用于森林火灾检测中。希望这些信息对大家有所帮助。
     
  • MATLAB火灾烟雾监测识别案例.zip
    优质
    本资源提供了一个使用MATLAB进行火灾烟雾监测和识别的案例研究。通过图像处理技术，演示了如何检测视频中的烟雾特征以实现早期火灾预警系统开发。 该课题为基于Matlab的火灾检测系统。此系统包括两个主要部分：烟雾检测与火焰检测。烟雾检测采用边缘检测技术实现；而火焰检测则是通过颜色识别结合形态学方法完成的。此外，整个系统配备有人机交互界面，并且主界面上可以调用两个子界面以方便操作。该课题适合有一定编程基础的人士学习和研究。
     
  • Matlab火灾火焰与烟雾检测识别系统
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    本系统基于MATLAB开发，专注于火灾中火焰与烟雾的自动检测和识别。通过图像处理技术分析视频或图片数据，及时准确地判断火情，为消防安全提供技术支持。 本设计为基于MATLAB的烟雾火焰火灾识别系统，能够读取视频或图像并检测其中是否有烟雾或火焰。该系统具备一个直观的人机交互式GUI界面，功能强大且识别准确，并配有相应的操作指南和运行效果图，直接运行GUI文件即可顺利使用。此外，对于车牌识别、人脸识别、图象去雾、压缩处理、水印添加及去除、疲劳检测以及人数统计等功能也有技术交流的意愿；同时欢迎探讨声音信号处理方面的相关话题。