文章目录烟雾和火灾检测从零开始使用YOLOv5+PyQt5+OpenCV实现1. 数据集的制作1.1 数据集采集1.2 使用labelme对图片进行标注2. YOLOv52.1YOLO算法简单介绍2.2 YOLOv5获取与调试2.2.1 下载yolov5代码2.2.2 安装yolov5训练所需的第三方库：2.2.3 下载预训练的权重文件2.2.4 配置自己的yaml文件2.2.5 开始训练2.2
YOLOv5模型训练及检测一、为什么使用YOLOv5二、软件工具2.1 AnacondaAnaconda | Anaconda Distribution2.2 PyCharm下载 PyCharm：JetBrains 为专业开发者提供的 Python IDE2.3 LabelImgGitHub - heartexlabs/labelImg: ?️ LabelImg is a graphical im
利用python实现烟雾图像处理 颜色规范化直方图均衡化处理背景减除法建立混合高斯模型中值滤波去噪颜色规范化最大值灰度处理gray = max(r,g,b) import 平均灰度处理gray = (r,g,b)/3 加权平均能得到较合理的灰度图像： 可以看到烟雾用加权平均处理比较好烟雾的部分显示的比较明显我们再用几个清楚的烟雾照
项目简介：代码地址： github地址:https://github.com/RichardoMrMu/yolov5-fire-smoke-detect gitee地址:https://gitee.com/mumuU1156/yolov5-fire-smoke-detect 欢迎start或提出你的issue、改进建议。 本项目使用yolov5实现自然状态中火源或者烟雾的检测，使用c++实现，并用
一、ADPD188BI概述 ADPD188BI是用于烟雾检测的集成光学模块，是完整的光电式测量系统，适合采用光学双波长技术的烟雾检测应用。 其是基于光电式原理的烟雾探测模块，通过LED发出脉冲光源，光源经过烟雾微粒散射后射到光电探测器上产生相应的电流，电流量与烟雾的浓度有关，通过两个LED所产生的电流量比值可以计算出相应的烟雾种类。 如图是模块的功能框图，模块具有一个蓝光LED，1个红外LED和2
文章目录原文基于图像能量和颜色信息的视觉烟雾检测系统摘要关键词1 介绍2 相关工作3 系统概述4 烟雾分割的背景模型4.1 背景引导4.2 背景更新和前景提取4.3 对象验证4.4 快速虚影抑制5 用于前景对象分类的烟雾检测5.1 使用离散小波变换的能量分析5.2 检测混合烟雾区域的颜色分析5.3 贝叶斯分类方法6 实验结果和讨论7 结论参考文献 基于图像能量和颜色信息的视觉烟雾检测系统Visi
火灾是当今世界上发生频率最高的灾害之一。根据相关统计，全世界平均每1天发生的火灾就高达1万多起，造成数百人死亡。而且火灾造成的损失，随着时间的推进还在呈几何级地翻倍增长。由此产生了对火灾自动探测技术的迫切需求，尤其是火灾烟雾探测技术也取得了长足的发展和较为广泛的应用。烟雾探测器的工作原理烟雾探测器，又叫烟雾报警器，是通过监测烟雾的浓度来实现火灾防范的，由总线供电，与火灾报警控制器联网、通讯组成一个
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2023-09-18 15:58:32
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目录前言课题背景和意义实现技术思路一、相关技术简介二、 图像视频识别算法研究最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长
# Python烟雾检测算法实现流程
## 1.准备工作
在开始实现烟雾检测算法之前，需要确保你已经完成以下准备工作：
- 安装Python环境
- 安装必要的依赖库，例如OpenCV和NumPy
- 准备一些包含烟雾和非烟雾图像的训练数据集
## 2.加载图像数据集
首先，我们需要加载烟雾和非烟雾图像数据集。可以将图像数据集组织成两个文件夹，分别命名为“smoke”和“non_smoke”。
原创
2023-07-17 03:32:14
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火灾烟雾检测
背景介绍火灾初期通常会产生大量烟雾，在很大程度上降低了火焰检测的有效性，通过计算机视觉的方法对烟雾进行监控，可以实现早期火灾预警。计算能力的提高、存储设备的发展，使得传统视觉技术中存在的问题逐渐得到改善或解决。项目概述下面我们采用paddleDetection(如果大家喜欢记得给detection项目点star)套件为大家实现一个火灾烟雾检测。 对于数据的标注，我们主要标注了火场的烟
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2023-09-05 20:19:47
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报告要求报告的主题是video based smoke detection。提供train、test两个数据集，每个数据集内部均有smoke和non两个文件夹，文件夹内有若干100*100大小的图片。报告内容包括四部分：1、特征表示；2、降维及聚类；3、分类；4、模型评价及选择。LBP算法LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子。主要分为
通过帧间差分的方式获取车辆的大致轮廓，由于车前后部位的颜色不一样，很容易被拆分成好几块，因此使用膨胀的方式进行了处理。尽管如此还是面临诸多的问题，比如，尾气排放的正确位置，有的在车尾中间，有的在左侧，因此需要进行多重的判断，对于速度较慢的道路，检测的效果是非常糟糕的如下是其他人的总结：Deep Learning很热，所以大家都用这个做图像处理，可以理解，好发论文嘛。我也
原创
2015-07-16 10:32:06
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公共场所火焰烟雾检测这一期继续讲解视觉在现实场景中的应用，PP-YOLOv2算法在火焰烟雾识别。.下载操作模板与数据集（必看） 请提前准备好！ 链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/1179151.进入BML主页，点击立即使用：https://ai.baidu.com/bml/2.点击左侧“模型训练”下的“Notebook”3.选
目录1.算法仿真效果2.算法涉及理论知识概要2.1RPN网络2.2Fast R-CNN网络2.3 NMS3.MATLAB核心程序4.完整算法代码文件获得1.算法仿真效果使用matlab2022a版本仿真结果如下：测试1：测试2：测试3：测试4：通过matlab操作界面，会对图片中的火灾区域进行识别，并输出检测框。识别火灾之后，会同步更新输出：此外，本程序还提供了其他更多的样本供测试使用：2.算法涉
01烟雾检测器古代中国人通过长城上的烽火所产生的烟雾来传递信息，但在城市丛林中，如果出现了烟雾，就预示着发生了严重的火灾事故。烟雾检测器可以实现火灾检测和防范。检测烟雾的传感器种类包括有光电式、离子式、半导体气敏式等多种烟雾传感器。有的场景中，会同时使用多种烟雾传感器协同工作。
▲ 离子式、半导体漆面式、光电式烟雾传感器 离子式烟雾传感器原理简单，价格便宜。它是在上个世纪60~70年代逐步推
摘要：智能火焰与烟雾检测系统用于智能日常火灾检测报警，利用摄像头画面实时识别火焰与烟雾，另外支持图片、视频火焰检测并进行结果可视化。本文详细介绍基于智能火焰与烟雾检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多目标进行识别分类，检测速度快、识别精度高。博文提供了完整的Python代码和使用教程 文章目录
鸿蒙之检测烟雾（MQ_2传感器）介绍鸿蒙MQ-2烟雾传感器I2C具体设计关键代码后续介绍鸿蒙系统定位HarmonyOS是一款面向万物互联时代的、全新的分布式操作系统。在传统的单设备系统能力基础上，HarmonyOS提出了基于同一套系统能力、适配多种终端形态的分布式理念，能够支持手机、平板、智能穿戴、智慧屏、车机等多种终端设备，提供全场景（移动办公、运动健康、社交通信、媒体娱乐等）业务能力。HarmonyOS有三大特征：搭载该操作系统的设备在系统层面融为一体、形成超级终端，让设备的硬件能力可
原创
2022-04-19 11:14:08
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秸秆焚烧烟雾监测系统通过计算机视觉边缘计算以及yolo网络架构自动对画面中秸秆焚烧行为实时监测。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。在YOLO系列算法中，针对不同的数据集，都需要设定特定长宽的锚点框。在网络训练
文章目录常见的烟雾检测技术离子式烟雾传感器半导体烟雾传感器光电式烟雾传感器散射方式简述火灾烟雾的散射 最近帮朋友整个简单的烟雾传感系统，准备以几篇文章记录一下相关的工作。常见的烟雾检测技术离子式烟雾传感器离子式烟雾传感器顾名思义和离子有关，传感器中存在一个电离室，其中有一个放射源（常为镅241）.在通常状态下该放射源会将空气电离产生正负离子。这些离子在电离室的两个极板间加上电压后会形成电流。当烟
前言效果如下，将下图喂到test程序内可得img1所示输出。大作业要求报告的主题是video based smoke detection，四人一组，一组交一份报告。预先提供train、test两个数据集，内部有smoke和non两个文件夹，文件夹内有若干100*100大小的图片。报告内容包括四部分：1、特征表示；2、降维及聚类；3、分类；4、模型评价及选择。图片预处理拿到图片集后，发现图片的是这样
