摘要:本研究详细介绍了一种集成了最新YOLOv8算法的火焰与烟雾检测系统,并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期算法进行性能评估对比。该系统能够在包括图像、视频文件、实时视频流及批量文件中准确识别火焰与烟雾。文章深入探讨了YOLOv8算法的原理,提供了Python实现代码、训练数据集,以及基于PySide6的用户界面(UI)。系统还整...
摘要:本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的火焰检测,核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法,进行性能指标对比;详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码,及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行火焰检测,可上传不同训练模型(YOLOv8...
2. 数据集准备与训练 本文使用的数据集为野外高空视角下的火焰所产生的烟雾相关图片,并使用Labelimg标注工具对每张图片中的目标边框(Bounding Box)及类别进行标注,共1个类别:烟雾。一共包含737张图片,其中训练集包含516张图片,验证集包含147张图片,测试集包含74张图片。 部分图像及标注如下图所示: 图片数据的存放格...