基于YOLOv5s的野火烟雾检测(附数据集与Coovally操作步骤)

本文主要内容:详细介绍了野火烟雾检测的整个过程，从创建数据集到训练模型再到预测结果全部可视化操作与分析。

文末有数据集获取方式，请先看检测效果

• 现状

近几年火灾频发，随着社会对火灾防控的重视程度不断提高，对野火烟雾预测的需求也日益增加。传统的人工检测通常依赖于巡查人员，其覆盖范围和效率受限于人员数量和体能，难以实现大面积、实时的烟雾检测。为了应对这一难题，应用野火烟雾检测算法显得很重要。基于计算机视觉的野火烟雾预测通过分析图像和视频数据，及早的发现和准确识别监控烟雾情况并发出预警，帮助人们采取相应措施，减少火灾带来的危害。

• 数据集来源

公开数据集。此数据集中共包括737张照片。

• 操作步骤与结果分析