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）。系统还整合了SQLite数据库的用户管理功能，支持一键切换不
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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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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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
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
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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目标跟踪作为机器学习的一个重要分支，加之其在日常生活、军事行动中的广泛应用，很多国内外学者都对此颇有研究。本文将讨论OpenCV上八种不同的目标追踪算法。虽然我们熟知的的质心追踪器表现得很好，但它需要我们在输入的视频上的每一帧运行一个目标探测器。对大多数环境来说，在每帧上进行检测非常耗费计算力。所以，我们想应用一种一次性的目标检测方法，然后在之后的帧上都能进行目标追踪，使这一任务更加快速、更高效。
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2023-11-14 11:19:38
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追踪的目的是在当前帧找到前一帧确定的对象。因为我们要在当前帧确定其对象位置，因此我们需要知道它是如何运动的，换句话说，需要知道运动模型参数。 如果对象非常简单且没有什么外貌上的变化，我们可以使用模板匹配。但是现实并未如此，当前模型可能随时随地变换(如人脸，你可能下一秒变成侧脸)。 Opencv中集成了诸多算法，随着其不断更新，算法的种类也越来越多，3.3版本的算法种类是6种-BOOSTING,
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2023-07-05 13:04:40
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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
在使用 Python OpenCV 进行追踪任务时，常会面临各种问题。在这一过程中，我们将探讨如何有效地解决这些问题，具体包括错误现象的分析、根因的探讨及最终的解决方案实施。
## 问题背景
随着计算机视觉技术的进步，基于 OpenCV 的追踪系统在多个场景中被广泛应用，特别是在监控、无人驾驶和人机交互等领域。以下是一个用户场景的还原：
- 用户希望在监控视频中对特定目标（如人或车辆）进行实
# Java OpenCV 实时视频目标追踪入门指南
实时视频目标追踪是计算机视觉中的一个重要领域，使用 OpenCV（一个开源计算机视觉库）可以方便地实现该功能。对于刚入行的开发者，可能会觉得这个任务有些复杂。但别担心，本文将以简单的步骤带你走过这一过程。我们首先概述整体流程，然后详细分析每一步的实现。
## 整体流程
以下是实现实时视频目标追踪的步骤：
| 步骤 | 描述
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
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2024-08-21 09:29:50
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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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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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使用Python+opencv的物体追踪，也是采用了颜色追踪的方法利用将一副图像从BGR转换到HSV，可以利用这一个点来提取某个特定颜色的物体。在HSV颜色空间中要比BGR空间中更容易显示特定颜色。在我们的程式中，我们提取的是一个蓝色的物体。下面就是需要做的几步： * 从视频中获取每一帧图像 * 将图像转换到HSV空间 * 设置HSV阈值到蓝色范围 * 获取蓝色物体，当然我们还可以做其他我们想做的
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2023-06-30 10:33:40
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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
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2024-05-13 14:47:27
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跟踪就是在连续视频帧中定位物体，通常的跟踪算法包括以下几类：1. Dense Optical Flow 稠密光流2. Sparse Optical Flow 稀疏光流 最典型的如KLT算法（Kanade-Lucas-Tomshi）3. Kalman Filter4. Meanshift and Camshift5. Multiple object tracking需要注意跟踪和识别的区别，通常来说
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2023-05-31 13:45:39
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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
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；
