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
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2024-08-21 11:31:06
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1.设计需求设计出一套完整的烟雾产生装置，该装置通过按钮来控制烟雾的产生和关闭。装置对体积要求较高，所以控制板需控制在4cm*3cm，同时根据装置所要安装的器件来灵活调整控制板的形状，具体功能需求如下： （1）能连续产生烟雾； （2）采用锂电池方式供电，锂电池充电具有正在充电和充电完成指示，电池电量低提醒； （3）烟雾需呈现蓝色和红色两种颜色，颜色根据需要进行切换； （4）加热电路电流、电压监测；
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
Single Image DehazingRaanan FattalHebrew University of Jerusalem,Israel 这篇文章提出一种新的从单幅输入图像中估计传输函数的方法。新方法中，重新定义了大气传输模型，大气散射模型中除了传输函数（transmission function）这个变量外，还增加了表面阴影（surface shad
目录0.引言1.yolov5模型训练1.2 模型训练1.3 模型测试2 模型转换2.1 pt→wts→2.1.1 pt转wts2.1.2 wts转 3 动态库打包0.引言 本人配置：win10，python3.6、 torch1.7+cu110 、cuda11.0、 cudnn8.0.4.30、 Te
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2024-06-23 05:13:32
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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
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2024-08-11 11:02:42
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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
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2024-05-09 15:32:12
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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
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2024-08-08 12:07:45
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人员抽烟行为识别检测系统基于opencv+python深度学习架构模型，对现场人员抽烟行为实施分析监测。YOLO网络是一个以目标检测为目的而设计的网络。YOLO系列算法的基本思想是将输入图像分割为S×S个单元格， 且每个单元格生成B个边界框，由被检测目标中心点所在的单元格负责该目标的检测，并计算对应边界框的置信度。YOLO网络仅使用卷积层，属于全卷积网络。这在减少了参数变量的同时，加快了网络的运行
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2024-04-24 16:38:23
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一、方案背景
近日，南京居民楼火灾事故导致15人死亡的新闻闹得沸沸扬扬，这一事件又激起了大家对楼宇火灾隐患的进一步担忧。事后我们除了思考政府、消防及物业部门应对此事的解决办法，我们还应该思考如何利用现有的技术帮助人们减少此类事情的发生。
二、方案概述含有AI智能分析高精度烟火检测算法的智慧楼宇解决方案是一种集视频监控、智能分析和预警系统于一体的综合性方案，旨在提升楼宇的安全管理水平，有效预防
文章目录吸烟检测从零开始使用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2.2.5
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2024-03-27 15:51:26
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羚通视频智能分析平台是一种利用智能视频分析和深度学习技术的创新解决方案，旨在提供一种烟火识别检测的智能算法方案。该方案具有高精度检测、实时性强、可扩展性强、智能分析和预警等优点，能够满足安防监控领域中对烟火检测的需求，提高监控效率和安全性。在实际应用中，羚通视频智能分析平台能够实时准确地识别监控区域内的烟雾和火焰，并进行报警。这种系统不需要依赖其他传感设备，只需对视频监控画面进行检测即可，能够避免
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2024-08-07 17:05:30
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现今较火的抖音上有一个十分有趣的特效，其可以自动检测出人脸并且放置墨镜和烟卷，鉴于此，想自己实现动手实现以下该特效的制作。二、工作环境Python 3.6，opencv+Dlib，Windows操作系统，pycharm三、流程从摄像头获取视频流，并转换为一帧一帧的图像，然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理，返回灰度图像。程序启动后，根据监听器信息，使用一个while循环，不断的加载视频图
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2024-04-17 10:47:41
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垃圾场烟雾识别监测系统基于AI人工智能机器视觉分析识别技术，垃圾场烟雾识别监测系统通过现场监控摄像头对监控区域内的烟雾进行实时捕捉，利用深度学习算法对图像进行分析处理，准确识别出烟雾和火焰的特征。一旦发现异常情况，系统将立即发出警报，提醒相关人员及时处理，有效规避重大作业安全事故的发生。在垃圾场烟雾识别监测
原创
2024-10-20 05:39:32
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目录前言效果运行环境效果用了10张图片进行预测，预测出了8张，2张未预测出，8/10开摄像头识别 我在云服务器跑了18轮，训练了3个多小时，大家如果想模型更好的话，可以试着再加抽烟数据集，增加迭代数，并且再加一些别的限制，如开始说的烟雾检测，让最后训练的模型更为准确。这里还存在一个问题，就是摄像头打开yolo逐帧检测时，感觉一卡一卡的，但是有些博主也用opencv调用摄像头识别人脸很顺畅，他们说可
1.文章信息本次介绍的文章是广东石油化工学院发表的一篇火焰烟雾检测的文章，题目为《Flame smoke detection algorithm based on YOLOv5 in petrochemical plant》。2.摘要石油化工装置火灾烟雾检测，可以预防火灾，保证生产安全和生命安全。文章旨在解决复杂工厂背景下火焰烟雾检测中的漏检和误检问题。文章提出了一种基于YOLOv5的
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2024-08-09 00:18:21
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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
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2023-12-13 10:18:24
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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
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2024-05-10 18:03:51
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TypeError: Layout of the output array img is incompatible with cv::Mat (step[ndims-1] != elemsize or step[1] != elemsize*nchannels)错误如上，代码如下，stackoverflow我也看到几篇，说的很随意，没有解决我的问题，自己研究了很久,或许有人代码不太一样的也有这个错
1.点击进入百度EasyDL官网 https://ai.baidu.com/easydl/?track=dky2.点击立即使用3.选择物体检测4.创建模型（填入个人信息）5.填入信息 6.数据集下载： https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/133085 7.点击【我的模型】可以看到自己的模型 8.点击数据总览-创建数据集并填写信息 9
