基于YOLOv5的火焰烟雾检测系统

Author: UR的出不克

项目简介

本项目是一个基于YOLOv5深度学习模型的火焰烟雾检测系统，旨在通过对图像、视频和实时摄像头画面的分析，识别其中的火焰和烟雾，为火灾预警提供技术支持。该系统可以应用于各种场景，如工业监控、森林防火、家庭安全等。

主要功能

1. 图片检测

   • 支持用户上传图片文件进行火焰烟雾检测。
   • 系统会在检测到的火焰和烟雾目标周围绘制边界框，并显示检测结果和置信度。
   • 适用于静态图像的分析和处理。

2. 视频检测

   • 支持用户上传视频文件进行火焰烟雾检测。
   • 系统逐帧处理视频内容，实时显示检测结果。
   • 适用于监控录像的分析和处理。

3. 实时摄像头监测

   • 支持调用本地摄像头进行实时火焰烟雾检测。
   • 系统实时显示检测结果和预警信息，适用于持续监控场景。
   • 可用于实时监控和预警。

技术栈

• 深度学习框架：YOLOv5，用于目标检测。
• Web框架：Flask，用于构建Web应用。
• 图像处理：OpenCV，用于图像和视频的处理。
• 深度学习库：PyTorch，用于加载和运行YOLOv5模型。
• 前端技术：HTML/CSS，用于构建用户界面。

使用说明

1. 图片检测

   • 在网页上点击"上传图片"按钮。
   • 选择需要检测的图片文件。
   • 点击"开始检测图片中的物体"按钮，系统将显示检测结果。

2. 视频检测

   • 在网页上点击"上传视频"按钮。
   • 选择需要检测的视频文件。
   • 点击"开始检测视频中的物体"按钮，系统将实时显示检测结果。

3. 实时摄像头检测

   • 在网页上点击"开始检测摄像头"按钮。
   • 系统将自动调用本地摄像头，实时显示检测结果。

系统要求

• Python：3.7或更高版本
• PyTorch：用于深度学习模型
• Flask：用于Web服务
• OpenCV：用于图像处理
• CUDA：推荐使用，用于GPU加速