【深度学习】火灾检测软件系统

本文主要是介绍【深度学习】火灾检测软件系统，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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【深度学习】火灾检测软件系统

软件功能演示

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摘要：本文主要使用YOLOV8深度学习框架自训练了一个“火灾检测模型”，基于此模型使用PYQT5实现了一款界面软件用于功能演示。让您可以更好的了解和学习，该软件支持图片、视频以及摄像头进行火灾目标检测，本系统所涉及的训练数据及软件源码已打包上传，需要的朋友文章末尾结束语获取下载链接，免费，无套路！！

前言

火焰检测算法可以应用于各类监控系统，如安防摄像头、红外热像仪等，实现对室内外火灾的实时监测。
火焰检测算法可以与传感器技术相结合，对高危区域进行监控，如化工厂、仓库等，及早发现火情，提高火灾预警响应的速度和准确性。
火焰检测算法可应用于智能消防系统中，通过与自动喷水、排烟等装置联动，实现对火灾的自动控制和扑救。
与传统的火灾监测方法相比，火焰检测算法在应急管理中具有明显的优势。
- 火焰检测算法能够实现对大范围区域的实时监测，减少了人力资源的投入，降低了火灾监测的成本。
- 火焰检测算法基于图像处理技术，具有较高的准确性和稳定性，可以有效避免误报和漏报的情况。
- 火焰检测算法的智能化特点，使其能够自动触发应急响应措施，提高了火灾应急管理的效率。

软件功能演示

图片检测演示

点击图片图标，选择需要检测的图片，即可得到检测结果。
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视频检测演示

点击视频图标，选择需要检测的视频，即可得到检测结果。
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摄像头功能

系统还提供了摄像头实时监测功能。

模型训练

关于YOLOV8的数据标注及模型训练更详细的内容，可关注我的另一篇专门记录这部分的文章。
数据集准备及标注、训练参考：
3.3 训练结果评估
关于该系统涉及到的完整源码、UI界面代码、数据集、训练代码、测试图片视频等相关文件，均已打包上传，感兴趣的小伙伴可以通过下载链接自行获取。
通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况，yolov8训练时主要包含三个方面的损失：定位损失、分类损失和动态特征损失，训练结束后，在runs/目录下找到训练过程及结果文件：
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定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差GloU，越小定位越准确
分类损失cls_loss：计算锚框与对应标定分类是否正确，越小分类越准确
动态特征损失dfl_loss：一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数，通过计算动态特征损失，可以更准确地调整预测框的位置，提高目标检测的准确性。
本文训练结果如下：