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
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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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
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
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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# 使用Python实现烟雾火灾识别的全流程
在现代社会，火灾的快速识别和响应对于生命安全至关重要。本篇文章将教你如何使用Python来实现烟雾火灾识别。整个过程分为几个步骤，下面的表格总结了主要的流程。
| 步骤 | 描述 |
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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
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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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；
基于HEP（histograms of equivalent patterns【1】）框架下的特征具有良好的纹理分类效果，LBP（local binary patterns【2】）属于HEP框架下最常用的特征，具有对亮度、旋转等良好的不变特性。在基于分块的视频烟雾检测中，常使用其作为纹理分类的特征。然而，分块的图像具有局部性。这篇文章主要提出使用图像金字塔的方法让提取的烟雾块特征具有一定的全局属性
烟雾识别摄像机是一种具有智能识别功能的监控设备，它能够通过图像识别技术检测和识别烟雾，提供实时监测和报警功能。这种摄像机通常应用于各种场所，如工厂、仓库、办公楼、酒店等，起到了重要的安全监测作用。烟雾识别摄像机的工作原理是通过摄像头捕捉场景中的图像，利用图像识别技术对烟雾进行分析和识别。一旦检测到烟雾，摄像机会立即触发报警系统，发送警报信息给相关人员或安保人员，以便他们及时处理和采取措施。相比传统
原创
2024-01-09 09:59:54
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1.问题描述：烟雾识别的matlab仿真2.部分程序：clc;clear all;k=input('Enter the file nam
原创
2022-10-10 15:40:27
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A/D转换器即实现模拟信号到数字信号的转换，一定要注意周期，即ClK的变化，每一个上升沿会读取次内容LCD1602显示器即通过7–14位管脚进行内容设置，注意：可以了解图的显示，它是按照坐标形式设置内容（可以搜索查看下），只能显示英文字符烟雾传感器用滑动变阻器代替，因为protetus中没有MQ-2烟雾感应器，因此用滑动变阻器代替大作业思路：A/D转换器，每个上升沿会读取内容，同时LCD显示器主要
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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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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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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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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一、抽烟特征提取 烟雾是识别驾驶员是否抽烟较为明显的特征，烟雾扩散性区域运动连续性、烟雾背景模糊性、烟雾不规则性以及烟雾的相关性，这些特征量比较全面地反映了烟雾的基本特征。 ①烟雾形状特征 由于外界因素烟雾在扩散过程中呈现出的无规则形状变化，烟雾分子也在不停的做无规则运动，而且边缘的轮廓始终是一种模糊不清的不规则状态。烟雾在扩散过程中形状呈不规则变化。因为当两个图形面积完全相等时，边缘轮廓不规则的
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2024-06-03 12:32:31
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