28、2010 - 2021 年基于视觉图像的火灾检测技术发展解析

最新推荐文章于 2025-11-30 09:33:28 发布
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分类专栏： 智能机器人前沿探秘 文章标签： fire detection remote sensing MODIS
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/echo99/article/details/152245648

2010 - 2021 年基于视觉图像的火灾检测技术发展解析

1. 参考文献分析

在特定时期内，突现检测可用于检测突发事件和研究焦点。从 2010 年到 2021 年，CiteSpace 检测出的 25 条最强引用如下：

<
时期 作者 引用突现强度 主要研究内容 起止时间
2010 年 Celik T 15.97 提出通用颜色模型并应用于彩色视频序列进行实时火灾检测 2010 - 2014 年
2010 年 Ko BC 15.05 将视觉传感器与支持向量机结合，用机器学习研究火灾检测 2010 - 2014 年
2010 年 Toreyin BU 14.91 将小波变换应用于火灾检测 2010 - 2011 年
2011 - 2016 年 Schroeder W -
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基于YOLOV5的火灾检测
AI天才研究院
10-08 1045
火灾是危害人民生命财产安全的重要因素之一。传统的火灾检测方法主要依赖于烟雾报警器、温度传感器等物理探测设备，这些方法存在一定的局限性，如灵敏度低、误报率高、无法实现早期预警等。随着计算机视觉技术的快速发展，基于图像的火灾检测方法逐渐成为研究热点。将输入图像分割成多个网格（grid cells）。在每个网格中预测边界框和类别概率。对预测的边界框进行非极大值抑制（NMS），去除冗余框。输出最终的检测结果。本文介绍了基于YOLOV5的火灾检测方法，包括算法原理、具体操作步骤、实际应用场景等。
图像处理与机器视觉技术解析
motor的博客
09-14 875
本文系统介绍了图像处理中的核心概念与技术，包括阈值处理、滤波器分类与作用、模板匹配方法、斑点分析、机器视觉系统设计步骤、相机类型与分辨率、图像分割与质量控制应用、增强现实与虚拟现实的区别等内容。同时涵盖了图像压缩、解压缩、色彩平衡、图像运算、目标检测与识别、边缘与轮廓检测、相似度度量等关键图像处理技术，并结合工业、农业、医疗、安防等场景进行应用分析。
28、2010 - 2021 基于视觉图像的火灾检测技术发展解析
o0p1q2r3的博客
09-07 41
本文系统梳理了2010至2021年基于视觉图像的火灾检测技术发展脉络。通过CiteSpace和VOSviewer对文献、作者、关键词及趋势进行多维度分析，揭示了火灾检测从传统颜色与运动特征识别向深度学习与遥感技术融合的演进路径。研究初期以Celik T、Ko BC和Toreyin BU为代表，采用颜色模型、小波变换等方法；中期Schroeder W推动VIIRS算法发展；2017年后，Muhammad K引领基于卷积神经网络的智能检测，标志着深度学习成为主流。高频关键词如MODIS、remote sensi
【计算机视觉】OpenCV实战项目: Fire-Smoke-Dataset：基于OpenCV的早期火灾检测项目深度解析
weixin_43988131的博客
05-09 1450
OpenCV实战项目: Fire-Smoke-Dataset：基于OpenCV的早期火灾检测项目深度解析
29、火灾检测与多区域转移平台安全监控技术解析
echo99的专栏
09-14 30
本文深入解析了火灾检测与多区域转移平台实时安全监控技术。在火灾检测方面，探讨了构建综合系统、改进深度学习模型、结合遥感图像及使用CiteSpace和VosViewer进行领域分析的方法与发展路径。在工业安全方面，提出基于YOLOv5的智能监控系统，实现对铁路车辆制造中转移平台周围危险区域的多通道视频采集、区域划分、目标检测、入侵判断与分级预警，具备高精度、低误报率和强实时性优势。文章详细阐述了各项技术的操作流程与系统实现方式，为提升火灾预警能力和工业生产安全性提供了可行方案。
Qwen3-VL-8B能否用于火灾现场图像危险区域识别？
weixin_36464343的博客
11-30 993
本文评估Qwen3-VL-8B在火灾现场危险识别中的应用潜力，分析其多模态理解能力、响应速度与部署成本，探讨其作为辅助筛查工具在应急场景中的适用性，指出其在自然语言解释、零样本迁移方面的优势及幻觉风险、实时性不足等局限。
46、单图像去雾与智能监控视频入侵检测技术解析
git9versioner的博客
09-07 21
本文深入解析了单图像去雾与智能监控视频入侵检测两项关键技术。在单图像去雾方面，基于暗通道先验和加权最小二乘滤波器优化传输率估计与对比度增强，显著提升图像质量；在智能监控方面，提出基于CNN-LSTM的深度学习架构，结合迁移学习实现对可疑活动的高效识别。实验表明，所提方法在去雾效果与检测准确率上均具优势，并探讨了二者在户外监控等场景的综合应用及未来发展方向。
毕业项目推荐：06-基于yolov8/yolov5/yolo11的火灾检测识别系统（python+卷积神经网络）
weixin_71667732的博客
02-13 1836
项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：yolov8yolov8 + SE注意力机制或yolov5yolov5 + SE注意力机制或yolo11yolo11 + SE注意力机制数据集：网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。以上是本套代码算法的简单说明，添加注意力机制是本套系统的创新点。全新SOTA模型YOLOv8 提供了全新的最先进（SOTA）的模型，包括P5 640和P6 1280分辨率的目标检测网络，同时还推出了基于YOLACT的实例分割模型。
火灾检测数据集-8,939张图片 火灾识别 消防安全 智能监控 烟雾检测 应急响应 工业安全
cver123的博客
09-27 1025
火灾检测数据集-8,939张图片 火灾识别 消防安全 智能监控 烟雾检测 应急响应 工业安全
基于YOLOv5的Python火灾图像检测系统源码与数据集
11-16
YOLO（一次性视觉检测）体系由Joseph Redmon团队于2016年提出，其第五代版本在检测效率与准确度方面实现显著突破，特别适用于需要实时响应的图像分析场景。 该检测系统的核心机制是将输入图像划分为网格单元，各...
基准测试使用BBO-PSO-GA附Matlab代码.rar
最新发布
12-09
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【无人机路径规划】基于冠豪猪优化算法的三维路径规划模型设计：多目标约束下安全高效飞行路径生成方法 项目介绍 Python实现基于冠豪猪优化算法（CPO）进行无人机三维路径规划（含模型描述及部分示例代码
12-09
内容概要：本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法（CPO）的无人机三维路径规划项目，利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制，系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径，并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例，包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识，从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员，尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障；②研究智能优化算法（如CPO）在路径规划中的实际部署与性能优化；③实现多目标（路径最短、能耗最低、安全性最高）耦合条件下的工程化路径求解；④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议：建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行，重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制，宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
使用python语言的京东平台抢购脚本
12-09
先看效果： https://pan.quark.cn/s/4f231e33b729 auto-buy-Python-tool 图形界面, 电脑小白也会用, 下载可直接运行! 京东自动购买口罩 实时抢购口罩 工具, 抗击疫情 中国加油! :fire: 点击这里 下载, 解压后可直接运行! 欢迎加星 修复了商品下架后的问题, 更新了交互界面; 修复了可配货商品的判断, 更新了数量调整接口, 更新了是否监控下架商品选项 :star2: 使用指南 :notebookwithdecorative_cover: Tips: 登录一次之后本地会保存登录信息, 重启软件(注意重启之后也行)之后仍然可以记住账号登录信息, 重启之后只需点击"开始监控"就可以登录! 不必重复扫码! 运行界面如下图: interface Update at 2020-3-2: Continuously monitor goods removed from JD.monitorSoldOutGoods Update at 2020-2-15: quantity can be modifiedquantity 填写方式: Tips: 软件启动时带有标准填写格式的默认值, 请留意. 输入商品ID: 比如为: https://item.jd.com/1835967.html 的商品ID为1835967. 输入收件地区编码: 使用Chrome浏览器(如果是其他浏览器请用同样方式打开开发者工具)登录京东并访问商品页, 选择派送地址后按查找开头的讯息, 如下图: AreaID 接受讯息邮箱: 您的接受讯息邮箱. 滑动条: 控制监控时查询的速度(频率). 购买数量: 调整一次购买数量. 是否自动忽略下架商品: 未打...
clustering-results-PathologyGAN.csv
12-09
clustering-results-PathologyGAN.csv
简单的MQTT客户端工具V2.0源码
12-09
代码随便写的，将就看看吧 基于pyqt5开发的，功能简单的mqtt客户端工具 原文https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45066336/article/details/122923967
有图有真相 MATLAB实现基于深度强化学习（DRL）进行无人机三维路径规划（代码已调试成功，可一键运行，每一行都有详细注释）
12-09
内容概要：本文档介绍了基于深度强化学习（DRL）在MATLAB环境中实现无人机三维路径规划的完整解决方案。代码已调试成功，支持一键运行，并提供详细注释版本与简洁版本。系统实现了模拟数据生成、环境构建、深度Q网络（DQN）训练、超参数搜索、策略评估及多维度可视化分析，涵盖从数据处理到模型部署的全流程。通过三维栅格环境建模，结合障碍物避障与动态奖励机制，智能体能够自主学习最优飞行路径。配套的八类评估图表直观展示了训练过程与策略性能。; 适合人群：具备MATLAB编程基础并对深度强化学习有一定了解的科研人员、工程技术人员及高校研究生，尤其适用于从事无人机导航、路径规划或智能控制领域研究的专业人士。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂三维空间中的自主路径规划研究；②作为深度强化学习在实际控制任务中应用的教学案例；③支持参数灵活调整，便于开展算法优化实验与性能对比分析。; 阅读建议：建议用户先运行带详细注释的代码以理解整体流程，结合参数设置界面逐步掌握各模块功能；在熟悉后可切换至简洁代码进行二次开发。务必关注超参数调优环节以提升模型表现，并利用提供的可视化工具全面评估策略有效性。
基于串行并行ADMM算法的主从配电网分布式优化控制研究（Matlab代码实现）
12-09
基于串行并行ADMM算法的主从配电网分布式优化控制研究（Matlab代码实现）
安卓双目视觉系统：双摄像头同步采集与实时图像处理实现深度计算、立体匹配及三维重建
12-09
在科技快速演进的时代背景下，移动终端性能持续提升，用户对移动应用的功能需求日益增长。增强现实、虚拟现实、机器人导航、自动驾驶辅助、手势识别、物体检测与距离测量等前沿技术正成为研究与应用的热点。作为支撑这些技术的核心，双目视觉系统通过模仿人类双眼的成像机制，同步获取两路图像数据，并借助图像处理与立体匹配算法提取场景深度信息，进而生成点云并实现三维重建。这一技术体系对提高移动终端的智能化程度及优化人机交互体验具有关键作用。 双目视觉系统需对同步采集的两路视频流进行严格的时间同步与空间校正，确保图像在时空维度上精确对齐，这是后续深度计算与立体匹配的基础。立体匹配旨在建立两幅图像中对应特征点的关联，通常依赖复杂且高效的计算算法以满足实时处理的要求。点云生成则是将匹配后的特征点转换为三维空间坐标集合，以表征物体的立体结构；其质量直接取决于图像处理效率与匹配算法的精度。三维重建基于点云数据，运用计算机图形学方法构建物体或场景的三维模型，该技术在增强现实与虚拟现实等领域尤为重要，能够为用户创造高度沉浸的交互环境。 双目视觉技术已广泛应用于多个领域：在增强现实与虚拟现实中，它可提升场景的真实感与沉浸感；在机器人导航与自动驾驶辅助系统中，能实时感知环境并完成距离测量，为路径规划与决策提供依据；在手势识别与物体检测方面，可精准捕捉用户动作与物体位置，推动人机交互设计与智能识别系统的发展。此外，结合深度计算与点云技术，双目系统在精确距离测量方面展现出显著潜力，能为多样化的应用场景提供可靠数据支持。 综上所述，双目视觉技术在图像处理、深度计算、立体匹配、点云生成及三维重建等环节均扮演着不可或缺的角色。其应用跨越多个科技前沿领域，不仅推动了移动设备智能化的发展，也为丰富交互体验提供了坚实的技术基础。随着相关算法的持续优化与硬件性能的不断提升，未来双目视觉技术有望在各类智能系统中实现更广泛、更深层次的应用。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【微服务架构】基于Spring Boot的用户管理服务实现：Java技术栈下RESTful API设计与H2数据库集成方案
12-09
内容概要：本文介绍了如何使用Spring Boot构建微服务，通过一个简单的用户服务示例，展示了项目创建、配置、实体类、数据访问层、业务逻辑层和REST控制器的完整实现流程。文章还阐述了微服务架构的核心优势，包括模块化设计、技术栈多样性、可扩展性和容错性，并强调Spring Boot通过简化配置和开发提升了开发效率。; 适合人群：具备Java和Spring基础，有一定Web开发经验的1-3年经验的后端开发人员或希望入门微服务的初学者； 使用场景及目标：①学习Spring Boot快速搭建微服务的基本流程；②掌握基于JPA和H2的轻量级数据持久化实现；③理解微服务架构的设计理念及其在实际项目中的应用价值； 阅读建议：建议结合Spring Initializr动手实践文中示例，运行并调试代码，深入理解各组件间的协作机制，并尝试扩展功能（如添加异常处理、验证逻辑或集成测试）以加深对Spring Boot微服务开发的理解。
基于YOLOv11的火灾检测实战全流程解析
基于【标题】“YOLOv11火灾检测实战[代码]”与【描述】中详尽的技术流程，本文所涉及的知识点主要围绕计算机视觉中的目标检测技术展开，重点聚焦于利用最新一代YOLO（You Only Look Once）架构——YOLOv11进行火灾...
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