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基于Yolov5的火灾检测系统:目标检测源码、数据及模型

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简介:
本项目基于Yolov5框架开发,旨在实现高效的火灾自动检测。提供详尽的目标检测源代码、训练数据集和预训练模型,助力研究与应用落地。 YOLOv5的环境配置包括创建Python 3.8虚拟环境: ```shell conda create -n yolo5 python=3.8.5 conda activate yolo5 ``` 接下来,根据你的设备是使用GPU还是CPU安装PyTorch: - 对于使用GPU的用户: ```shell conda install pytorch==1.8.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 ``` - 如果你只用到CPU,则执行以下命令: ```shell conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cpuonly ``` 安装`pycocotools`库: ```shell pip install pycocotools-windows ``` 此外,还需要通过以下命令安装其他所需的包: ```shell pip install -r requirements.txt pip install pyqt5 pip install labelme ``` 对于YOLOv5的数据处理而言,每张图片都对应有一个txt格式的标注文件。该文本段落件记录了目标对象的类别、中心点坐标以及宽度和高度信息。

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客服
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  • Yolov5
    优质
    本项目基于Yolov5框架开发,旨在实现高效的火灾自动检测。提供详尽的目标检测源代码、训练数据集和预训练模型,助力研究与应用落地。 YOLOv5的环境配置包括创建Python 3.8虚拟环境: ```shell conda create -n yolo5 python=3.8.5 conda activate yolo5 ``` 接下来,根据你的设备是使用GPU还是CPU安装PyTorch: - 对于使用GPU的用户: ```shell conda install pytorch==1.8.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 ``` - 如果你只用到CPU,则执行以下命令: ```shell conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cpuonly ``` 安装`pycocotools`库: ```shell pip install pycocotools-windows ``` 此外,还需要通过以下命令安装其他所需的包: ```shell pip install -r requirements.txt pip install pyqt5 pip install labelme ``` 对于YOLOv5的数据处理而言,每张图片都对应有一个txt格式的标注文件。该文本段落件记录了目标对象的类别、中心点坐标以及宽度和高度信息。
  • YOLOV5(含GUI界面)+集.zip
    优质
    本资源提供了一个基于YOLOv5框架构建的火灾检测系统及其图形用户界面(GUI),内附专用火灾检测数据集,旨在实现高效、准确的实时火灾监测与预警。 基于YOLOV5的火灾检测系统(包含模型)+GUI界面+火灾检测数据集.zip 已经通过导师指导并获得高分的大作业项目,确保可以得到95分以上的成绩,下载后无需任何修改即可直接运行。该项目包含了完整的火灾检测功能、用户图形界面以及相关的训练数据集。
  • YOLOv5集与代.zip
    优质
    本资料包包含用于训练YOLOv5进行火灾检测的数据集、代码和预训练模型,适用于计算机视觉项目中火灾监测系统的开发。 提供YOLOV5火灾检测的数据集、代码及模型,并包含处理VOC数据集的常用脚本以及PyTorch转换至TensorRT的转换脚本。此外还提供了安全帽检测、行人入侵检测与火灾烟雾检测等模型。
  • YOLOV5(含GUI界面)
    优质
    本项目开发了一套基于YOLOv5框架的高效火灾检测系统,并配有用户友好的图形化界面(GUI)。该系统能够实时识别并预警火情,确保环境安全。 基于YOLOV5的火灾检测系统(包含模型)+GUI界面
  • Yolov5和PyQt5
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    本项目开发了一种结合YOLOv5与PyQt5技术的火灾检测系统,旨在提供高效、实时的火情监控解决方案。 基于yolov5与PyQt5的火灾检测项目。该项目结合了先进的目标检测算法YOLOv5以及跨平台图形用户界面库PyQt5,旨在实现高效、准确的火灾实时监测系统。通过利用YOLOv5强大的图像识别能力及PyQt5便捷的人机交互设计,本项目能够迅速响应并及时通知相关管理人员进行处理,从而有效预防和减少因火灾带来的损失与危害。
  • YOLOV5焰与烟雾训练完成 Python焰与烟雾训练完成
    优质
    本项目提供YOLOv5框架下的Python代码,用于火灾中火焰和烟雾的检测。包含相关数据集以及经过训练的模型文件,便于快速应用和二次开发。 YOLOV5火灾火焰烟雾检测源码、数据集及训练好的模型包含详细代码注释,适合新手理解使用。这是一个个人精心打造的98分项目,在导师那里获得了高度认可,并被推荐为毕业设计、期末大作业和课程设计中获取高分的理想选择。下载后只需简单部署即可投入使用。
  • YOLOv5烟雾
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    本数据集专为优化YOLOv5模型设计,包含大量标注的烟雾与火灾图像,旨在提升智能监控系统中对早期火情的识别精度。 该项目提供了一个基于YOLOv5的火焰烟雾检测解决方案,并已经训练完成可以直接使用进行推力测试。 项目特点如下: 1. 包括经过预训练的模型yolov5s-fire_smoke.pt和yolov5m-fire_smoke.pt,可以立即用于推理任务。 2. 提供了包含标记好的烟雾和火焰的数据集,标签格式包括xml和txt两种形式。 3. 如果需要重新训练模型以适应特定需求,也可以进行操作。 4. 使用PyTorch框架编写,并且代码是Python语言的。该项目还配备了基于pyqt开发的应用界面。 整个项目包含了YOLOv5火灾烟雾检测源码、预训练好的权重文件(pt格式)、数据集以及用户友好的图形界面应用,支持视频和图片等多种形式的数据进行推理测试。价格优惠合理,可以放心下载使用。
  • 改良YOLOv8
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    本项目研发了一种改进型YOLOv8算法的火灾目标检测系统,有效提升了火情识别的速度与精度,为消防安全提供可靠的技术保障。 ### 基于改进YOLOv8的火灾目标检测系统 #### 一、引言 随着人工智能技术的发展,目标检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。火灾作为一种突发性灾害,其早期发现对于减少人员伤亡和财产损失至关重要。然而,由于火灾初期的烟雾形态多变且火焰体积较小,传统目标检测算法往往难以实现高效准确的识别。因此,研发一种能够快速准确地检测火灾初期现象的技术变得尤为关键。 #### 二、YOLOv8概述 YOLO(You Only Look Once)是一种高效的实时目标检测框架,以其速度快、精度高而闻名。作为该系列的最新版本,YOLOv8继承了前代的优点,并进一步优化了网络结构,在保持高速的同时提高了检测准确性。然而,在特定场景下,如火灾初期的复杂环境,YOLOv8仍然存在一定的局限性。 #### 三、改进方案 为了解决YOLOv8在火灾目标检测中的不足,研究人员提出了一种改进方案: 1. **BotNet结构的加入**: - 目的:提高网络对火灾特征的提取能力。 - 实现方式:在YOLOv8的骨干网络末端加入BotNet结构。BotNet是一种基于注意力机制的模块,能够有效捕捉图像中的长距离依赖关系,从而增强网络对细节特征的学习能力。 - 效果:通过BotNet的引入,增强了模型对火灾初期细微特征的感知能力,提高了检测精度。 2. **EMA(Exponential Moving Average)注意力机制的应用**: - 目的:稳定训练过程,防止权重更新时出现剧烈波动。 - 实现方式:在YOLOv8头部末端引入EMA机制。EMA是一种动态调整参数的方法,通过对历史权重进行加权平均来平滑模型的训练过程,降低过拟合风险。 - 效果:EMA机制的应用有助于提高模型的泛化能力,确保模型在不同场景下的稳定性。 #### 四、实验结果 为了验证改进后的YOLOv8模型的有效性,研究人员进行了大量的实验。实验结果显示: - **平均精度(mAP)提高2.3%**:这意味着整体检测准确率得到了显著改善。 - **火灾预测准确率提升1.4%**:证明了模型对火灾目标的识别能力加强。 - **烟雾预测准确率提升1%**:进一步证实改进措施对于捕捉火灾初期迹象的有效性。 这些结果共同说明,通过引入BotNet结构和EMA机制,改进后的YOLOv8模型不仅能够更精确地检测到火灾初期特征,并且保持较高的速度,非常适合应用于实际的火灾预警系统中。 #### 五、结论 基于改进YOLOv8的火灾目标检测系统在原有模型基础上加入BotNet结构和EMA注意力机制,有效解决了现有算法在复杂环境下识别效率低的问题。实验表明,在多个关键指标上有所提升,能够更好地满足实时监测的需求。这一成果为未来开发更高效可靠的火灾预警技术提供了有力支持。
  • YOLOV5焰与烟雾训练好(Python版)
    优质
    本项目提供基于YOLOv5框架的火灾火焰和烟雾检测解决方案,包括Python代码、训练所需数据集及预训练模型。 基于YOLOV5的火灾火焰烟雾检测源码、数据集以及训练好的模型已准备好。同样提供的是Python版本的火灾火焰烟雾检测源码、数据集及训练完成的模型。这些资源可以用于实现高效的火灾监控系统,帮助及时发现并响应火情。
  • YOLOv5
    优质
    简介:YOLOv5是一款高效的实时目标检测算法,基于深度学习,在多种数据集上表现出色,适用于快速、准确地识别图像中的物体。 YOLOv5是一种目标检测模型,在计算机视觉领域应用广泛。它以速度快、精度高著称,适用于多种场景下的实时物体识别任务。