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2023-11-26 20:07:07
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目录1.背景资料2.识别效果展示3.YOLOV7算法简介1.背景资料 防火的重要性主要在于保障人民群众的生命、财产安全。火灾的发生是现实生活中最常见、最突出、危害最大的一种灾难，是直接关系到人民生命安全、财产安全的大问题。电气、吸烟、线路老化等等都可能造成火灾, 人人都应注意防火。2.识别效果展示
为了能够编译及运行OpenCV工程，Visual C++必须知道OpenCV头文件及库的位置，因此每次新建的OpenCV工程都要配置“包含目录”和“库目录”这两项，有没有什么捷径可以省略这些步骤呢？答案是肯定的，那就是创建一个属性单供所有的OpenCV项目使用。下面总结一下创建的过程。1、用VS2010新建控制台工程并添加属性单1）File->New->Project->Win3
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2024-06-10 16:14:51
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题目：MATLAB火焰烟雾检测系统 一、课题介绍 本设计为基于MATLAB的火焰烟雾火灾检测系统。传统的采用颜色的方法，误识别大，局限性强。结合火焰是实时动态跳跃的，采用面积增长率，角点和圆形度三个维度相结合的方式判断是否有火焰。该设计测试对象为视频，通过下一帧和上一帧的差异发现是否有火情，并可发出语音报警。本设计带有一个人机交互式GUI界面，界面友好。是个不错的bishe选题。 二、算法流程 结
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2024-09-21 12:06:24
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基于yolov5的火焰识别1、准备工作yolov5项目下载 下载yolov5项目代码，其链接为：yolov5项目地址 并且在PC机上配置环境，即正常按照requirements安装依赖包，而后根据自身需要下载相应的权重文件(yolov5s、yolov5m、yolov5l、yolov5x)数据集的准备 1、根据实际情况可以自身在网上爬取火焰图片 2、通过网上的资料下载相关数据集，大部分数据集是无标注
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2024-04-16 20:34:45
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根据论文An Early Fire-Detection Method Based on Image Processing ,The Author is:Thou-Ho (Chao-Ho) Chen, Ping-Hsueh Wu, and Yung-Chuen Chiou 中原理实现火焰检测。 基本原理：主要结合RGB判据和HIS判据，设定合适的阈值条件，检测出火焰对应像素的区域，将原图二值化，经
一、背景需求根据国家消防救援局公布的数据显示，2023年共接报处置各类警情213.8万起，督促整改风险隐患397万处。火灾危害巨大，必须引起重视。传统靠人工报警的方法存在人员管理难、场地数量多且分散等问题，无法有效发现险情降低火灾损失。利用智能分析网关V4烟火检测算法，可以及时准确地发现着火点并实现烟火预警，为多场景、多领域的消防安全与火灾隐患预警提供了智能化解决方案。二、方案概述智能分析网关V4
void CPatternrecognitionDlg::SharpAngle(IplImage *pImage)//, CvPoint AnglePointPosition[])
{
SharpAngle_Num=0;
int lWidth,lHeight;
unsigned char *lpimage,*lpSrc;
int i,j,m;
/
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2023-12-05 22:18:42
423阅读
文章目录0 前言1 基于YOLO的火焰检测与识别2 课题背景3 卷积神经网络3.1 卷积层3.2 池化层3.3 激活函数：3.4 全连接层3.5 使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4 YOLOV54.1 网络架构图4.2 输入端4.3 基准网络4.4 Neck网络4.5 Head输出层5 数据集准备5.1 数据标注简介5.2 数据保存6 模型训练6.1 修改数据配置文件6.
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2024-06-22 13:46:55
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OpenCV + Java KNN（KNearest-K近邻算法）实例代码 本文给出了一个用Java语言实现的OpenCV机器学习K近邻算法的例子。 OpenCV版本：3.4.0，在官方文档中没有找到有关Java语言ML的教程或例子，只有c++和Python的代码例子，在网上搜到一篇例子，经实测通过，并附上中文注释。 示例代码：
import java.text.D
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2024-08-29 16:46:00
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文章目录0 前言1 基于YOLO的火焰检测与识别2 课题背景3 卷积神经网络3.1 卷积层3.2 池化层3.3 激活函数：3.4 全连接层3.5 使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4 YOLOV54.1 网络架构图4.2 输入端4.3 基准网络4.4 Neck网络4.5 Head输出层5 数据集准备5.1 数据标注简介5.2 数据保存6 模型训练6.1 修改数据配置文件6.
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2024-05-23 16:07:07
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照片建模一直是一个很热门的话题，我们的 ReCap Photo 技术也一直在对外推广。这次在Unity 2016 大会上，很多开发者也很关心这个问题，一些具体的问题比如相机的要求，云端建模的时间，模型的质量等等。原来我前同事有一个很好的卢沟桥照片建模的实例，不过最近一直没法打开了，算了吧，那就自己来建个模型来尝试下吧。 这个陶泥马装饰摆件是原来刚搬家的时候好友送的，有一对，很喜欢，就用这
原创
2021-06-10 16:04:58
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原创
2022-02-11 13:45:55
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背景建模1.帧差法 由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。 帧差法非常简单，但是会引入噪音和空洞(人物中间是黑色的)问题2.混合高斯模型 在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每
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2024-03-31 11:26:18
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使用YOLOv5 opencv dnn （c++）进行对象检测YOLOv5 模型转换流程图与代码说明 |YOLOv5 OpenCV DNN导入所需库定义全局变量绘制YOLOv5预测标签预处理YOLOv5模型YOLOv5预测结果的后处理A. 筛选 YOLOv5 模型给出的良好检测B. 删除 YOLOv5 预测的重叠框4.3.6 主要功能 仅为记录下自己的学习过程，进行了注释。 YOLOv5 模型转换
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2024-08-16 17:53:50
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由于近年来全球气候变化加剧，导致部分地区的火灾频发，毁坏了森林，破坏了动物和人类的生存空间，像澳大利亚的山火，所以需要在初期的时候进行判断火灾情况，也就要求我们需要比较好的数据分析火灾，因此我对于计算机相关的图像处理问题进行了研究。一·开始可以利用opencv图像处理技术来经行处理图像。主要原理如下： 由图中通过利用RGB和HSI（色调、饱和度和亮度）来感知颜色，综合进行使用我们可以很好
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2024-04-02 21:38:04
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[1]定义
[2]单版本IE
[3]IE7-
[4]IE8-
[5]IE9-
[6]IE10-
[7]chrome
前面的话 浏览器提供商虽然在实现公共接口方面投入了很多精力，但结果仍然是每一种浏览器都有各自的长处，也都有各自的缺点。迄今为止，客户端检测仍然是Web开发领域中一个饱受争议的话题。一谈到这个话题，人们总会不约而同地提到浏览器应该支持一组最
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2024-07-23 20:08:32
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上周的时候yolov4作者发表了其最新研究作品yolov7，将yolo系列的模型带到了一个新的高度，突然就是感觉最新模型迭代更新的速度有点太快了一点，也就是半个月的时间间隔吧，美团先是发表了yolov6的模型，刚刚拿来体验了一把，没隔多久yolov7居然就出来了，真心感觉自己看的速度都赶不上大佬发论文的速度了。闲话不多说还是老样子，先看效果： 这里我基于CA
i = np.argmax(detections[0, 0, :, 2])
confidence = detections[0, 0, i, 2]
确保最大概率的检测也意味着我们的最小概率测试（从而帮助过滤掉弱检测）
if confidence > confidence_low:
计算人脸边界框的 (x, y) 坐标
box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.a
