【目标检测】基于yolov5的火灾烟雾检测和识别(附代码和数据集)

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文末附项目代码和数据集,请看检测效果:

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1. 介绍

火灾烟雾检测和识别是指通过计算机视觉技术,对火灾现场的图像或视频进行分析,检测和识别是否存在烟雾和火灾等异常情况。该技术可以帮助及时发现火灾,并且可以避免人为巡检盲区和风险,提高火灾事故的预防和应对能力。火灾烟雾检测和识别的主要流程包括以下几个步骤:

  • 图像采集:使用摄像头等设备采集火灾现场的图像或视频。
  • 图像预处理:对采集到的图像进行预处理,包括图像去噪、图像增强、图像尺寸调整等处理,以提高检测精度和效率。
  • 烟雾检测:采用目标检测算法,如YOLO、Faster R-CNN等,对预处理后的图像进行烟雾检测,以判断是否存在烟雾。
  • 火灾识别:如果存在烟雾,则使用图像分类算法,如卷积神经网络(CNN)、支持向量机(SVM)等,对检测到的烟雾进行分类,以判断是否为火灾。
  • 结果输出:将检测和识别结果输出到显示器、手机App等设备上,供相关人员参考和处理。

火灾烟雾检测和识别技术的应用场景包括商场、酒店、医院、工厂、机场等公共场所和工业领域等。在火灾预防和控制中&

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