火灾专题
第R2周：LSTM-火灾温度预测
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 一、什么是LSTM 1.LSTM的本质 长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的本质是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），它被设计来解决标准RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题，这些问题限制了RNN在处理长
消防认证-火灾显示盘GB 17429-2011
一、消防认证 消防认证是指消防产品符合国家相关技术要求和标准，且通过了国家认证认可监督管理委员会审批，获得消防认证资质的认证机构颁发的证书，消防产品具有完好的防火功能，是住房和城乡建设领域验收的重要指标。 二、认证依据 GB 17429-2011 火灾显示盘 三、认证模式 型式试验+工厂条件文件审查+获证后监督 四、认证单元划分原则 1）主要电路布局不同不能作为一个单
K210使用雷龙NAND完成火灾检测
NAND 文章目录 NAND前言一、NAND是什么？二、来看一看NAND三、部署火灾检测 前言 前几天收到了雷龙NAND的芯片，一共两个芯片和一个转接板，我之前也没有使用过这款芯片，比较好奇，体验了一下，个人认为，如果你画PCB制作一些板子的话，很推荐，比SD卡要方便很多。刚好最近在做K210的火灾检测，就用这个SD NAND来体验一下。 一、NAND是什么？
⌈ 传知代码 ⌋ 2 行代码搞定火灾检测
💛前情提要💛 本文是传知代码平台中的相关前沿知识与技术的分享~ 接下来我们即将进入一个全新的空间，对技术有一个全新的视角~ 本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取 以下的内容一定会让你对AI 赋能时代有一个颠覆性的认识哦！！！ 以下内容干货满满，跟上步伐吧~ 📌导航小助手📌 💡本章重点🍞一. 概述🍞二. 演示效果🍞三. 训练过程可视化🍞四. 核心逻辑🍞五
![[数据集][目标检测]变电站火灾检测电力场景烟雾明火检测数据集VOC+YOLO格式140张2类别真实场景非PS合成](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/46e2b486b67d4ed798fa931054a823b2.png)
[数据集][目标检测]变电站火灾检测电力场景烟雾明火检测数据集VOC+YOLO格式140张2类别真实场景非PS合成
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) 图片数量(jpg文件个数)：140 标注数量(xml文件个数)：140 标注数量(txt文件个数)：140 标注类别数：2 标注类别名称:["fire","smoke"] 每个类别标注的框数： fire 框数 = 109 smoke 框数 =
AI烟火识别算法在消防安全与火灾预警系统中的应用与价值
在信息化和智能化的今天，烟火识别算法作为一种重要的技术工具，在火灾预防和处理中发挥着关键作用。其工作原理主要基于深度学习和图像处理技术，能够实时分析监控画面，准确检测出图像中的烟火，并发出预警。 一、烟火识别算法的工作原理 烟火识别算法的工作原理主要基于深度学习和图像处理技术。算法通过深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），对大量带有烟雾、火焰的视频数据进行训练。训练过程中，算法会提取视频帧中
3d火灾救援模拟仿真培训软件复用性强
消防VR安全逃生体验系统是深圳VR公司华锐视点引入了前沿的VR虚拟现实、web3d开发和多媒体交互技术，为用户打造了一个逼真的火灾现场应急逃生模拟演练环境。 相比传统的消防逃生模拟演练，消防VR安全逃生体验系统包含知识讲解和模拟实训演练，体验者还需要在规定时间内进行逃生实操测试，以检验学习成果。 消防VR安全逃生体验系统将带你进入六大生活场景——厨房、客厅、商场、地铁站、办公室等人
楼房vr安全逃生模拟体验让你在虚拟环境中亲身体验火灾的紧迫与危险
消防VR安全逃生体验系统是深圳VR公司华锐视点引入了前沿的VR虚拟现实、web3d开发和多媒体交互技术，为用户打造了一个逼真的火灾现场应急逃生模拟演练环境。 相比传统的消防逃生模拟演练，消防VR安全逃生体验系统包含知识讲解和模拟实训演练，体验者还需要在规定时间内进行逃生实操测试，以检验学习成果。 消防VR安全逃生体验系统将带你进入六大生活场景——厨房、客厅、商场、地铁站、办公室等人
【深度学习】火灾检测软件系统
往期文章列表： 【YOLO深度学习系列】图像分类、物体检测、实例分割、物体追踪、姿态估计、定向边框检测演示系统【含源码】【深度学习】YOLOV8数据标注及模型训练方法整体流程介绍及演示【深度学习】行人跌倒行为检测软件系统【深度学习】火灾检测软件系统 软件功能演示 火灾行为检测_202452315115 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
OpenCV森林火灾检测
运动检测 其实就是检测背景，对背景建模然后提取前景中运动的物体作为候选火灾样本。尝试了两种简单的背景算法：高斯背景建模和背景相减，还是背景相减的效果较好。以下是代码： //背景相减 void FireDetector:: CheckFireMove(IplImage *pImgFrame/*, IplImage* pInitBackground, IplImage *pImgMotio
深度学习Day-15：LSTM实现火灾预测
🍨 本文为：[🔗365天深度学习训练营] 中的学习记录博客 🍖 原作者：[K同学啊 | 接辅导、项目定制] 要求： 了解LSTM是什么，并使用其构建一个完整的程序；R2达到0.83； 一、 基础配置 语言环境：Python3.7编译器选择：Pycharm深度学习环境：TensorFlow2.4.1数据集：私有数据集 二、 前期准备 1.设置GPU import te
Matlab模拟森林火灾传播
在这个博客中，我们将会介绍一个简单的模拟森林火灾传播的程序，该程序基于一个基本的规则，根据树木状态的不同，以一定的概率生长、燃烧或是灭火，来模拟森林中火灾的传播过程。 目录 一、模拟效果 二、背景介绍 三、模型介绍 四、代码解析 4.1 参数设置 4.2 初始化森林状态 4.3 模拟森林火灾传播 五、完整代码 一、模拟效果 二、背景介绍 森林火灾对于
苏州相融大厦安装部署火眼视频图像早期火灾报警系统
2024年3月，苏州高铁数金公司、火眼消防技术有限公司与招商积余物业联合在相融大厦进行了火眼视频图像早期火灾报警系统的部署和测试工作，测试效果良好。体现招商积余对持续推进消防安全工作的高度重视。 相融大厦是火眼消防总部注册和苏州研发中心所在地，也是苏州高铁新城特色产业楼宇，大厦位于苏州市相城区南天成路55号，建成于2016年12月，层高99.96米，共有26层（地面23层，地下3层），占
【项目】YOLOv8/YOLOv5/YOLOv9半监督ssod火灾烟雾检测（YOLOv8_ssod）
假期闲来无事找到一份火灾烟雾数据集，自己又补充标注了一些，通过论文检索发现现在的火灾检测工作主要局限于对新场景的泛化性不够强，所以想着用半监督，扩充数据集的方法解决这个问题，所以本文结合使用现在检测精度较高、速度较快的YOLOv8算法和阿里巴巴开源的YOLOv5_ssod，结合提出YOLOv8_ssod算法，来对火灾烟雾进行检测。 【项目】YOLOv8/YOLOv5/YOLOv9半监督sso
建筑楼宇VR火灾扑灭救援虚拟仿真软件厂家
在传统消防安全教育方式中，往往存在内容枯燥、参与度低和风险大等问题，使得消防安全知识难以深入人心。然而，借助VR消防安全逃生教育系统，我们可以打破这一困境，为公众带来前所未有的学习体验。 VR消防安全逃生教育系统通过结合先进的VR虚拟现实制作技术，利用计算机复杂的运算推动VR设备成像，构建出多样化、可选择的火灾现场场景。体验者只需戴上VR眼镜，即可置身于高度逼真的火灾环境中，亲身感受灭火
数电实验 火灾报警电路设计
网上数电资料星星点点，硬件行业需求量太少。如此这般，数电老师已读不回，随堂小测一次不落。有时间再写，孩子连零碎时间都难抽出来了。。。。。 实验要求 设计一个火灾报警电路︰有一个火灾报警系统，设有烟感．温感和紫外线光感3种类型的火灾探测器。为了防止误报警，只有当其中两种或两种以上类型的探测器发出火灾检测信号时，报警系统才产生报警控制信号的电路。 在Quartus
【元胞自动机】基于matlab元胞自动机3D森林火灾模型【含Matlab源码 656期】
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式： 海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版） 路径规划（Matlab） 神经网络预测与分类（Matlab） 优化求解（Matlab） 语音处理（Matlab
NASA数据集——1983 ——2016 年期间北美森林地点的野外地块特征数据、衍生的地上和地下燃烧碳以及获取的火灾气象指数（FWI）
文件修订日期：2022-05-04 数据集版本: 1 简介 该数据集综合了 1983 年至 2016 年期间美国阿拉斯加、西北地区和加拿大萨斯喀彻温省被烧毁的北方森林地点的野外地块特征数据、衍生的地上和地下燃烧碳以及获取的火灾气象指数（FWI）系统组件。此外还包括未烧毁地块的数据。编译的地块级特征数据包括林分年龄、干扰历史、树木密度和树木生物物理测量值，用于计算地上（ag）和地下（bg）生物
大创项目推荐 深度学习 python opencv 火焰检测识别 火灾检测
文章目录 0 前言1 基于YOLO的火焰检测与识别2 课题背景3 卷积神经网络3.1 卷积层3.2 池化层3.3 激活函数：3.4 全连接层3.5 使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络 4 YOLOV54.1 网络架构图4.2 输入端4.3 基准网络4.4 Neck网络4.5 Head输出层 5 数据集准备5.1 数据标注简介5.2 数据保存 6 模型训练6.1 修改数据
91、储存物品的火灾危险性分类
分类标准举例甲 1、闪点＜28℃的液体1、汽油2、酒精度为38度及以上的白酒 2、爆炸下限＜10%的气体， 受到水或空气中水蒸气的作用能产生爆炸下限＜10%的气体的固体物质 1、乙炔2、氢气3、甲烷4、乙烯5、丙烯6、液化石油气7、电石3、常温下能自行分解或在空气中氧化能导致迅速自然或爆炸的物质1、赛璐珞棉4、常温下受到水或空气中水蒸气的作用能产生可燃气体并引起燃烧或爆炸的物
90、生产的火灾危险性分类
分类标准举例甲1、闪点<28℃的液体1、青霉素提炼部位2、农药厂乐果厂房3、汽油加铅室4、甲醇5、乙醇6、丙酮7、丁酮异丙醇8、植物油加工厂的浸出车间9、白酒液态法酿酒车间10、酒精蒸馏塔11、酒精度为38度及以上的勾兑车间2、爆炸下限小于10%的气体1、乙炔站2、氢气站3、天然气的净化厂房压缩机室及鼓风机室4、石油伴生气的净化厂房压缩机室及鼓风机室5、电解水或电解食盐厂房6、电石 3、常温下能
137、易燃固体的火灾危险性
1、燃点低、易点燃 2、遇酸、遇氧化剂易燃易爆 3、本身或燃烧产物有毒 转载于:https://www.cnblogs.com/wf2010517141/p/11415425.html
如何通过使用yolov8实现火灾烟雾检测
在该项目中，对原始YOLO模型进行训练集数据收集、模型结构调整、超参数优化等步骤，使其能够准确高效地从视频或图像中识别出火源或其他火灾相关特征，以实现实时火警监测、预警等功能。 介绍 该代码库包含使用YOLOv8在实时视频中跟踪和检测火灾和烟雾的代码。该项目使用预训练的YOLOv8模型在给定的视频帧中识别火灾和烟雾的存在，并在后续帧中进行跟踪。 应用场景 火灾烟雾检测技术可以应用于各种公共
浅谈建筑物电气火灾一体化消防系统设计及现状——Acrel 顾烊宇
摘 要：为了提升建筑物电气火灾消防系统效能，设计了一体化的智慧消防系统。融合消防业务，利用 LDAP 提供统一入口进行系统集成；利用 Web API 技术实现不同系统数据库之间的数据整合，消除“信息孤岛"，支持网络感知、数据监管、辅助实战指挥等智慧应用；将公众纳入消防救援体系，建立公众服务智慧消防系统，多方面地服务公众，充分发挥公众的主观能动性，提升救援效果和效率。该系统可以改善以往消防系统共享水
108-基于stm32单片机智能家居温湿度火灾烟雾有害气体监测报警系统Proteus仿真+程序源码
一：功能介绍 1、采用stm32单片机+LCD1602+DHT11温湿度传感器+烟雾传感器+有害气体检测传感器+蜂鸣器+LED灯，制作一个智能家居温湿度火灾烟雾有害气体监测报警系统； 2、通过有害气体传感器检测有害气体浓度，并且显示到LCD1602显示屏上面，当检测浓度大于一定值，蜂鸣器和LED进行声光报警提醒； 3、通过烟雾传感器检测烟雾浓度，并且显示到LCD1602显示屏上面，当烟雾浓度大于