基于YOLOv8+Pyqt5火焰烟雾检测系统

1、YOLOv8的基本原理

YOLOv8是一种前沿的目标检测技术，它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功，进一步提升了性能和灵活性。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。其主要网络结构如下：

2、软件主要功能

1. 可进行火焰、烟雾及正常这3种状态的目标检测；
2. 支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持图片的批量检测；
3. 界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息;
4. 支持图片或者视频的检测结果保存；

3、数据集与训练

通过网络上搜集关于火焰及烟雾的各类图片，并使用LabelMe标注工具对每张图片中的目标边框（Bounding Box）及类别进行标注。一共包含979张图片，其中训练集包含877张图片，验证集包含47张图片，测试集包含55张图片部分图像及标注。

图片数据的存放格式如下，在项目目录中新建datas