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

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。
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。
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

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。
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。
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