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基于YOLOv5的目标检测技术在火焰和烟雾识别中的应用+直接可用模型

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简介：
本项目基于YOLOv5框架开发了火焰与烟雾识别系统，并提供直接使用模型。适用于火灾早期预警、监控等场景，具有高精度、低延迟特点。 通过YOLOv5实现火焰和烟雾的识别或检测： 1. 如果需要训练数据集，请在我的资源列表中查找并下载。 2. 项目内附有将JSON格式的数据转换为YOLO所需.txt格式的示例代码。 3. 提供了详细的教程，涵盖了整个训练过程中的文件修改及步骤说明。 4. 包含我已经训练好的权重模型，可以直接用于预测任务。 5. 如有任何其他需求，请直接联系我。 本项目非常适合目标检测初学者、学生和研究员使用。提供详细且易于理解的指南，帮助用户快速上手并开始进行火焰与烟雾的识别工作。如觉得有帮助，欢迎点赞支持！

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  • 基于YOLOv5的目标检测技术在火焰和烟雾识别中的应用+直接可用模型
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    本项目基于YOLOv5框架开发了火焰与烟雾识别系统，并提供直接使用模型。适用于火灾早期预警、监控等场景，具有高精度、低延迟特点。 通过YOLOv5实现火焰和烟雾的识别或检测： 1. 如果需要训练数据集，请在我的资源列表中查找并下载。 2. 项目内附有将JSON格式的数据转换为YOLO所需.txt格式的示例代码。 3. 提供了详细的教程，涵盖了整个训练过程中的文件修改及步骤说明。 4. 包含我已经训练好的权重模型，可以直接用于预测任务。 5. 如有任何其他需求，请直接联系我。 本项目非常适合目标检测初学者、学生和研究员使用。提供详细且易于理解的指南，帮助用户快速上手并开始进行火焰与烟雾的识别工作。如觉得有帮助，欢迎点赞支持！
     
  • 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
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    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LabelMe标注的Yolov5火焰与烟雾检测系统
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    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。
     
  • 火焰识别的ONNX模型在火灾检测中的应用
    优质
    本研究探讨了基于ONNX框架的火焰识别模型在智能火灾预警系统中的实际应用效果，旨在提升火灾早期检测的准确性和响应速度。 火焰识别ONNX模型用于检测图像或视频中的火焰。这种模型可以应用于多种场景，如消防安全监控、工业安全监测等领域，能够有效提高火灾预防的效率和准确性。文中多次提到“火焰识别ONNX模型”，强调了该技术的重要性及其在实际应用中的潜力。
     
  • 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MATLAB的烟雾和火焰识别及GUI视频检测
    优质
    本项目运用MATLAB开发了一套烟雾与火焰识别系统，并设计了用户友好的图形界面，实现实时视频中异常情况的有效检测。 该课题为火焰烟雾检测系统，包含两个部分：一是通过颜色识别来定位火焰；二是采用边缘检测方法来定位烟雾。整个系统基于视频进行检测，并设计了可视化GUI界面。代码易于理解。
     
  • 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
    优质
    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MATLAB的烟雾和火焰火灾检测.zip
    优质
    本资源提供了一个利用MATLAB进行烟雾与火焰火灾检测的解决方案。通过图像处理技术自动识别潜在火情，助力提升消防安全预警能力。 该课题是基于MATLAB的烟雾火焰检测系统，包含两个部分：烟雾检测采用边缘检测方法；火焰识别则结合颜色分析与形态学处理，并配有用户界面。
     
  • 基于YOLOv5的烟雾与火焰检测算法的研究
    优质
    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。
     
  • Python智能检测：火焰与烟雾识别
    优质
    本项目利用Python开发了一套智能化的火灾预警系统，能够精准识别图像中的火焰和烟雾，有效提升消防安全监控水平。 Python智能检测：火焰识别与烟雾识别可以通过给定的视频文件或图片文件进行读取并自动识别。执行该功能需运行detect.py脚本，在此文件最下方有初始化主函数，可以根据这些信息查看调用路径及处理逻辑。DEMO提供了运行文件的窗口界面，可以尝试运行以理解其工作原理，并在完成后通过控制台输出和生成的新文件目录来验证检测结果。无论是视频还是图片格式的数据都能进行识别并标注火焰与烟雾的位置。如有其他问题欢迎一起探讨。