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               
                
         
            
            
            
             /*****************************************************************************                                                                      *                                                         
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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                                                                                        原创
                                                                                    
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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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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                                                                                        原创
                                                                                    
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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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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # Python火焰检测
火灾是一种常见但非常危险的事故,能够及早发现火焰的存在对于保护人们的生命和财产至关重要。Python是一种强大的编程语言,可以用于开发各种应用程序,包括火焰检测系统。在本篇文章中,我们将介绍如何使用Python进行火焰检测,并提供相应的代码示例。
## 火焰检测的原理
火焰检测的目标是通过分析图像或视频来检测是否存在火焰。火焰通常具有明亮的颜色和高温,这使得火焰在图            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            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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            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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                火灾探测器是火灾自动报警系统的基本组成部分之一,它至少含有一个能够连续或以一定频率周期监视与火灾有关的适宜的物理和/或化学现象的传感器,并且至少能够向控制和指示设备提供一个合适的信号,是否报火警或操纵自动消防设备,可由探测器或控制和指示设备做出判断。       (一)根据探测火灾特征参数分类火灾探测器根据其探测火灾特征参数的不同,可以分为感烟、感温、感光、气体、复合五种基本类型。1)感温            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            OpenCV学习记录之视频中的火焰检测识别            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
         
            
            
            
            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            
                
         
            
            
            
            ABB提供的全面的先进的多燃料火焰检测仪表系列,可以在持续监测火焰燃烧温度及质量的同时,提供实时的准确可靠的有火和无火状态信息,以保障整个燃烧的安全性和高效性。安全可靠的燃烧ABB Ability™ Symphony Plus火焰检测仪表利用集成架构平台,无与伦比的可扩展性和简单性,功能强大的 CPU和通讯速度的优势构成系统。正是这种高性能架 构与ABB的火焰检测仪表的有效结合,构成了理想的火 焰            
                
         
            
            
            
            一、课题介绍 本设计为基于MATLAB的火焰烟雾火灾检测系统。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。是个不错的毕设选题。二、算法流程 结合火焰的面积增长率,角点和圆形度三个维度综合判断。并且得出每帧图像火焰部分的该三个参数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            基于OpenCV的火焰检测——RGB与HSI的结合判据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                   离子火焰监测器是一种由传感器和监测器组成,基于火焰的单向导电原理而成的火焰检测装置。传感器为一支具有良好导电作用的离子棒,即火焰检测电极。当火焰检测电极接触到火焰时,即产生一流经燃烧器接地回路的微弱的火焰离子电流,该信号经控监测放大处理后,给出火焰指示,并通过继电器输出触点的转换来对外部设备进行控制。                    
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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