基于YOLOv5深度学习的火焰与烟雾检测系统 —— YOLOv5 + 自定义UI界面 + 数据集

最新推荐文章于 2025-08-05 13:17:54 发布
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分类专栏： YOLOv10/v8/v7/v6/v5实战项目 YOLO目标检测全栈实战：从v5到v11的百项项目精解 文章标签： YOLO 深度学习 ui 人工智能 目标检测 火焰与烟雾检测 计算机视觉
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引言

火焰与烟雾检测在火灾预警、公共安全监控及环境保护等多个领域具有重要的实际意义。传统的火焰和烟雾检测方法多依赖于温度传感器或光电传感器，但这些方法在复杂环境中存在误报率高、响应时间慢等缺点。随着深度学习技术的快速发展，基于计算机视觉的火焰和烟雾检测方法越来越受到关注。本文将详细介绍如何构建一个基于YOLOv5的火焰与烟雾检测系统，包括数据集准备、模型训练和用户界面开发等环节。

目录

引言

相关工作

系统架构

数据集准备

数据集选择与下载

下载数据集

数据集标注与格式化

标注格式

数据集标注示例

数据集目录结构

模型训练

环境配置

YOLOv5模型介绍

训练过程

开始训练

训练结果

UI界面开发

界面设计

代码实现

系统测试与评估

测试流程

评估指标

总结与展望

相关工作

在火焰与烟雾检测领域，研究者们已提出多种基于计算机视觉和深度学习的方法。许多研究表明，深度学习模型能够通过学习图像特征，从而在各种复杂条件下进行有效的检测。

YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效和准确而被广泛应用于实时物体检测任务。YOLOv5作为其最新版本，结合了高效的特征提取网络和检测策略，成为火焰与烟雾检测的优选模型。相关研究也探讨了火焰与烟雾之间的关系，并提出了结合多种传感器的综合检测方法。

系统架构

本系统的整体架构如下所示：

  • 数据集：包含多种环境下的火焰和烟雾图像及其标注信息。
  • 模型：采用YOLOv5进行火焰和烟雾的检测与识别。
  • 用户界面：提供友好的操作界面，实时展示检测结果。
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基于深度学习的火焰与烟雾检测系统：YOLOv10 + 数据集 + UI 界面实现
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火焰与烟雾检测是图像识别领域的一种应用，目标是通过实时视频或图片分析，识别火焰或烟雾等潜在火灾信号。传统的图像处理方法依赖于特定的颜色空间转换和特征提取，但在复杂环境中往往表现不佳。深度学习特别是YOLO（You Only Look Once）模型，通过端到端的卷积神经网络结构，可以自动提取特征，检测图像中的火焰和烟雾，从而提高检测的准确率和实时性。
基于深度学习的火焰与烟雾检测系统（UI界面 + YOLOv8/v7/v6/v5代码 + 训练数据集）
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本文详细介绍了如何利用深度学习和YOLO模型实现一个基于火焰和烟雾检测的系统。我们涵盖了数据集准备、模型训练、实时检测与UI界面设计等方面内容。该系统能够在实时视频流中检测火焰与烟雾，并通过UI界面展示检测结果。通过不断优化模型和算法，未来该系统能够在各种复杂环境下进行火灾预警和安全监控，为安全生产提供有效保障。
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YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10系列项目最全项目合集（已更新81个项目，持续更新中）
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我们即将推出的YOLO系列专栏，涵盖YOLOv5、YOLOv8及YOLOv10的深度训练教程与PyQt界面开发实践，预计在2025年全面更新完毕。为了让更多开发者抢先体验，专栏将在2024年进行限时促销！2024年促销期间，专栏将推出限时优惠，抢先学习内容，享受专业指导，还可获得2025年更新后的全新版本！不要错过这次提升技能的绝佳机会，加入我们，一起开启智能视觉时代的新篇章。79元在目标检测领域，YOLO（You Only Look Once）系列模型凭借其速度与精度兼备的特性，成为许多项目中的首选方案。
SmokeClassifier：基于YOLOv10的烟雾检测与分类系统
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更快（速度比YOLOv8快25%）更轻（适合嵌入式设备）更准（解耦头+改进的NMS）支持自定义数据集训练本项目完整实现了一个基于YOLOv10的烟雾检测与分类系统训练精度高，检测速度快；支持实时视频与摄像头输入；UI界面友好、适配部署；可作为智慧城市火情检测前端模块。
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十多年程序猿资深互联网人，目前专注于Python/Java/大数据项目解决方案制定，提供各行业各编程语言的全套开发服务，喜爱code，喜爱分享，生命不止，编码不息！
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基于深度学习的火灾烟雾检测识别系统 —— 使用YOLOv5构建火灾烟雾实时检测与UI界面
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烟雾检测：检测图像或视频中的火灾烟雾，并准确标记。分类与警报：系统识别出火灾烟雾后，通过UI界面显示检测结果，并根据预设阈值触发警报。数据输入支持：支持多种数据输入方式（图像、视频、摄像头）。实时性能：利用深度学习模型YOLOv5实现实时烟雾检测。UI展示：通过简单的图形用户界面展示检测结果，用户可上传图像或视频进行分析。
基于YOLOV8的骑行智能守护实时检测系统【训练和系统文档及源码+Pyside6+数据集+包运行】
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骑行智能守护实时检测系统通过先进的图像处理和人工智能技术，实时检测电动车和车上人员头盔佩戴情况，促进安全出行，减少交通事故风险。本文基于YOLOv8算法框架，通过5448张真实道路场景的训练图片（其中4358张训练集，1090张验证集），训练出一个可用于检测电动车及车上人员头盔情况的有效模型。此外，为更好地展示算法效果，基于此模型开发了一款带GUI界面的基于YOLOv8的骑行智能守护实时检测系统，可用于实时检测电动车及车上人员头盔情况，以及时告警。系统背景和标题修改模型权重导入和初始化。
YOLOV5火灾火焰烟雾检测数据集+训练好的模型+标注好的数据+pyqt界面+代码.zip
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YOLOV5火灾火焰烟雾检测数据集+训练好的模型+标注好的数据+pyqt界面+代码.zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。 YOLOV5火灾火焰烟雾检测数据集+训练好的模型+标注好的数据+pyqt界面+代码.zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。 YOLOV5火灾火焰烟雾检测数据集+训练好的模型+标注好的数据+pyqt界面+代码.zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。 YOLOV5火灾火焰烟雾检测数据集+训练好的模型+标注好的数据+pyqt界面+代码.zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可
基于深度学习的烟雾检测系统：YOLOv5 + UI界面 + 数据集
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使用YOLOv5模型检测图片或视频中的烟雾。支持实时视频流和静态图片的烟雾检测。开发一个用户友好的界面，支持图片上传、检测结果展示和视频检测。本文详细介绍了基于YOLOv5的烟雾检测系统的构建过程，从数据集准备到模型训练、检测功能实现以及用户界面开发，提供了完整的实现步骤和代码。通过该系统，可以高效地实现烟雾的自动检测和实时展示，为环境监测和应急响应提供了强有力的技术支持。
[数据集][目标检测]道路坑洞目标检测数据集VOC+YOLO格式665张1类别
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数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注。标注类别名称:["pothole"]图片数量(jpg文件个数)：665。标注数量(xml文件个数)：665。标注数量(txt文件个数)：665。pothole 框数 = 1740。使用标注工具：labelImg。标注规则：对类别进行画矩形框。
YOLO火灾烟雾检测数据集：20000多张，yolo标注完整
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YOLO火灾烟雾检测数据集：一共20859张图像，yolo标注完整，部分图像应用增强。
基于R-CNN深度学习的火焰与烟雾检测系统的设计与实现：数据集、模型和UI界面的完整实现
11-04 1012
随着城市化进程的加快和工业化程度的提高，火灾和烟雾的隐患日益突出，及时有效地进行火焰与烟雾检测对保护人身安全和财产安全至关重要。传统的火焰和烟雾检测方法多依赖于传感器技术，但在某些情况下反应速度不足，容易产生误报。基于深度学习的检测方法能显著提高检测的准确性和效率。本文将详细介绍如何基于R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）算法构建一个火焰与烟雾检测系统，涵盖数据准备、模型构建、用户界面设计和性能测试等内容。目录摘要一、引言二、系统架构三、数据准备。
基于YOLOv5的烟雾检测系统：从数据集准备到UI界面实现
03-10 856
因此，烟雾检测的研究一直是计算机视觉领域中的一个热点问题。近年来，随着深度学习技术的发展，目标检测算法被广泛应用于烟雾检测，尤其是基于YOLOv5的目标检测模型，由于其较高的精度和较低的计算开销，已经成为许多实时检测系统的首选模型。整个过程包括数据集的准备、YOLOv5模型的训练、UI界面的设计与实现，以及如何将训练好的模型应用于实时视频流的烟雾检测中。目前，公开的烟雾检测数据集较少，但我们可以使用一些通用的目标检测数据集，并在其中标注烟雾的区域，或者利用一些特定的烟雾数据集进行训练。
基于深度学习烟火识别AI视频分析系统
aaa专栏
03-26 3352
传统的监控方式完全依赖监控中心的操作人员进行画面监控。有实验数据表明，在经过22分钟监控后，监控人员可能错过最高达95%的画面所发生的行为。面对日益庞大的监控内容，在监控人员责任心、工作状态等各种因素的影响下，整个视频监控系统的有效性无法得到保证。受各种客观条件的限制，一个监视器必须分时显示多个监控现场的画面，对于大型的系统，每个监控点实际上只有很少一部分时间处于监控人员注视下，漏报的概率非常高。当前的视频监控系统，通常都是7*24小时录像。在进行事后回顾时，必须依靠人工方式行检索，耗时耗力，可靠性也比较低
使用yolo11训练饮料瓶盖缺陷检测质量检测数据集VOC+YOLO格式1432张5类别步骤和流程
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08-03 743
训练完成后，最佳权重保存路径为：runs/detect/train/weights/best.pt，如果多次运行命令runs/detect/train2,runs/detect/train3文件夹生成只需要到数字最大文件夹查看就可以找到模型。经过上面训练可以使用模型做一步部署，比如使用onnx模型在嵌入式部署，使用engine模型在jetson上deepstream部署，使用torchscript模型可以在C++上部署等等。通过比较不同模型在这些指标上的表现，可以判断哪个模型在实际应用中可能更有效。
YOLO12 改进、魔改｜多尺度线性注意力MSLA ，通过融合多尺度局部特征与线性自注意力机制，提高小目标、多尺度目标的检测 分割能力
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qq_64693987的博客
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本文提出了一种多尺度线性注意力机制(MSLA)，旨在解决卷积神经网络(CNN)和Transformer在视觉任务中的固有缺陷。MSLA通过并行多尺度卷积分支提取局部特征，结合线性注意力机制实现高效全局建模，最后融合多尺度特征输出。该方法在目标检测中能有效处理多尺度目标，在分割任务中可同时保留细节和语义信息。文章还介绍了将MSLA集成到YOLOv12模型的具体实现步骤，包括核心代码结构、模型配置及训练方法，在保持实时性的同时提升了复杂场景下的检测性能。实验结果表明，MSLA在多尺度视觉任务中具有显著优势。
yolov5烟雾火焰检测源码与数据集分析
以上知识点覆盖了yolov5算法及其在火焰和烟雾检测中的应用，还包括了深度学习、PyTorch框架以及环境配置方面的详细信息。对于该领域或准备使用该工具的IT专业人员来说，这些信息都是必不可少的。
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