烟雾专题

可以进行非机动车违停、人员聚集、临街摆摊、垃圾满溢、烟雾火情等城市治理场景的智能识别的智慧城管开源了

智慧城管视觉监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。基于深度学习技术及强大的专家团队，针对多个工业垂类场景进行算法优化，打造最优的工业AI算法模型，提供更加精准的工业AI模型库，客户可直接选择适合自己业务场景的模型，快速实现业务落地

yolov8训练野火烟雾识别检测模型

1.数据集下载数据集下载链接：https://hyper.ai/datasets/33096 2. 数据集格式转换需要将json中的标注信息转换为yolo格式的标注文件数据 import jsonimport osimport shutilimport cv2import matplotlib.pyplot as plttarget = "./data/val"def con

9，DMA可以获取光照烟雾值

ADC多通道问题需要用到DMA,与ADC相比，省去了获取AD转换数值(转换后数据存储在数据寄存器中，需要把数据拿出来)的步骤 DMA:数据传输高速通道 DMA概述：直接存储器存取(DMA)用来提供在外设和存储器之间或者存储器和存储器之间的高速数据传输。无须CPU干预，数据可以通过DMA快速地移动，这就节省了CPU的资源来做其他操作。两个DMA 控制器有12个通道(DMA1有7个通道，DMA2有5

基于YOLOv5s的野火烟雾检测(附数据集与Coovally操作步骤)

本文主要内容:详细介绍了野火烟雾检测的整个过程，从创建数据集到训练模型再到预测结果全部可视化操作与分析。文末有数据集获取方式，请先看检测效果现状近几年火灾频发，随着社会对火灾防控的重视程度不断提高，对野火烟雾预测的需求也日益增加。传统的人工检测通常依赖于巡查人员，其覆盖范围和效率受限于人员数量和体能，难以实现大面积、实时的烟雾检测。为了应对这一难题，应用野火烟雾检测算法显得很重

【Cloudscapes V2】Blender商城10周年免费领取礼物超逼真的Vdb云和爆炸合集烟雾体积云字体符号轨迹火焰粒子

6月19号的限时免费领取插件挺牛的，可以在blender里渲染体积云、爆炸特效、火焰、烟雾等效果，非常逼真。 Blender商城10周年免费领取礼物：https://blendermarket.com/birthday Cloudscapes V2 - 超逼真的 Vdb 云和爆炸合集 CloudScapes 是 VDB 格式的 Blender 逼真的 3D 体积云库。它包括 18 种云和 3

烟雾自动监测识别摄像机

烟雾自动监测识别摄像机是现代城市安全管理的关键装备，其在各类场所的应用日益广泛，尤其在大型建筑、工厂和公共设施中，其重要性更为突出。该类摄像机采用先进的传感技术，能够实时监测环境中的烟雾密度和变化。通过高灵敏度的传感器，它能迅速响应烟雾的出现，确保在火灾或其他烟雾相关事件发生时能够即刻发出警报，实现及早预警和应对。这些摄像机配备了精准的图像识别系统，能够区分普通灰尘或雾气与

Python烟雾液体弹性力微分模拟 | 出租车往返速度微分计算

[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 =

电位器、金属触摸传感器、红外避障传感器、烟雾传感器、倾斜开关传感器 | 配合Arduino使用案例

电位器电位器就是一个旋转按钮，可以读取到开关旋转的数值（范围：0-1023） /****** Arduino 接线 ***** VCC - 5v* GND - GND* OUT - A0***********************/int mainPin = A0; // 接继电器的 IN 端口void setup() { Serial.begin(9600); // 串口通信用于输

运放IC：HC358：1MHz，轨到轨I/O，低功耗运算放大ic，供应：传感器压力传感放大器移动通讯设备音频输出便携应用烟雾监测电池驱动的设备

运放IC： HC358：1MHz，轨到轨I/O，低功耗运算放大ic 概述：HC358是一款轨到轨输入输出，电压反馈运算放大器。输入共模范围和输出摆幅较大，最低工作电源电压仅为2.1V,最高电压可达5.5V。工作环境温度范围-40℃~125℃。 HC358双通道的静态电流仅为90uA，同时可以提供 1MHz的单位增益带宽。输入失调电流仅为10pA，因此 HC358可以广泛应用在积分

YOLOv8火焰与烟雾智能检测系统

项目概述：本项目旨在开发一款高效、实时的火焰与烟雾检测系统，利用先进的深度学习技术——YOLOv8，为安全监控领域提供智能化解决方案。系统不仅能够准确识别视频流或静态图像中的火焰与烟雾，还配备了用户友好的图形界面，便于操作与结果展示，特别适用于工业场所、森林防火、住宅安全监控等场景。技术亮点 1. YOLOv8核心算法: 本系统的核心在于集成最新的YOLOv8目标检测模型，该模型以

我国烟雾报警器市场规模逐渐增长市场集中度相对较低

我国烟雾报警器市场规模逐渐增长市场集中度相对较低烟雾报警器又称为烟雾探测器、烟感报警器等，是用于检测室内烟雾浓度、实现火灾防范的一种安全设备。烟雾报警器具有反应速度快、灵敏度高、功耗低等优点。根据工作原理不同，烟雾报警器可分为热敏式、离子式、光电式、复合式等。　　热敏式烟雾报警器主要通过热敏元件来感受周围环境的温度变化，具有灵敏度高、成本低等优点，多应用于小型设备当中；离子式烟雾报

STM32单片机wifi云平台+温度+烟雾+火焰+短信+蜂鸣器源程序原理图

目录 1. 整体设计 2. 液晶显示 3. Ds18b20温度传感器 4. Mq2烟雾传感器 5. 火焰传感器传感器 6. 蜂鸣器驱动控制 7. 按键 8. Gsm短信模块 9. Esp8266wifi模块 10、源代码 11、资料内容资料下载地址：STM32单片机wifi云平台+温度+烟雾+火焰+短

【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

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、软件主要功能可进行火焰、烟雾及正常这3种状态的目标检测；支持图片、视频及摄像头进

【深度学习】烟雾和火焰数据集，野外数据集，超大量数据集，目标检测，YOLOv5

标注了2w张数据集，是目标检测yolo格式的，有火焰、烟雾两个目标，下图是训练时候的样子：训练方法看这里： https://qq742971636.blog.csdn.net/article/details/138097481 数据集介绍都是博主辛苦整理和标注的，有火焰、烟雾、干扰（比如红旗）三个类别的标注。一共有20982张图，每个类别的框数量统计如下：用代码随机复制了一

【深度学习】YOLOv5，烟雾和火焰，目标检测，防火检测，森林火焰检测

文章目录数据收集和数据标注查看标注好的数据的脚本下载yolov5创建 dataset.yaml训练参数开始训练yolov5n训练训练后的权重下载gradio部署数据收集和数据标注搜集数据集2w张。 pip install labelme labelme 然后标注矩形框和类别。下载数据请看这里： https://qq742971636.blog.csdn.net/ar

基于51单片机的温度、烟雾、防盗、GSM上报智能家居系统

基于51单片机的智能家居系统（仿真＋程序＋原理图＋设计报告）功能介绍具体功能： 1.DS18B20检测温度，MQ-2检测烟雾、ADC0832实现模数转换； 2.按键可以设置温度、烟雾浓度阈值； 3.LCD1602实时显示温度、烟雾值，温度、烟雾浓度阈值； 4.当温度、烟雾超过其阈值，对应LED+蜂鸣器产生声光报警； 5.红外模块检测到人，则会进行入侵报警；

【yolov5yolov7yolov8火焰和烟雾检测】

火焰检测数据集和训练模型 YOLOv5训练好的火焰检测模型，并包含2000张标注好的火焰和烟雾数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire，有QT界面采用pytrch框架，代码是python的火灾检测数据集-1 YOLOv3火焰识别训练模型： https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85438269 yolov5火焰

6 cocos2dx粒子效果，类图关系，系统原生粒子和自定义粒子效果，粒子编译器软件，爆炸粒子效果，烟花效果，火焰效果，流星效果，漩涡粒子效果，雪花效果，烟雾效果，太阳效果，下雨效果

1 粒子示例 2 类图关系 3 系统原生粒子 CCParticleSystem 所有粒子系统的父类 CCParticleSystemPoint、 C

【UE Niagara】烟雾特效

效果步骤 1. 创建一个材质，这里命名为“M_Smoke” 设置混合模式为半透明，着色模型为无光照连接如下节点其中纹理采样节点所使用的纹理为引擎自带的“T_SmokeSubUV_8x8” 2. 新建一个Niagara发射器，模板使用“Empty”，这里命名为“NE_Smoke” 打开“NE_Smoke”，在“Sprite渲染器”中设置材质为“M_Smok

Python基于深度学习的屋内烟雾检测系统的研究与实现，附源码

博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌ 🍅文末获取源码联系🍅 👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇🏻 不然下次找不到哟 2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅ Java项目精品实战案例《100套》 Java微信小程序项目实战《

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

世界各地的室外烟雾箱

大气环境复杂多变，温度、湿度、光照、云的存在与否、各种污染物成分及浓度等都会可能影响到大气化学反应过程，二次污染物的形成快慢及化学组成。PM2.5中很大部分是二次形成的，比如硫酸盐及一部分有机物。为了研究大气化学反应机理及产物或者不同组合污染物的健康效应，我们需要用烟雾箱设施提供可控的实验条件。烟雾箱设施有两种：室外烟雾箱及室内烟雾箱，两者最重要的区别是光源，一个是自

基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的火焰与烟雾检测系统详解（深度学习模型+UI界面升级版+训练数据集）

摘要：本研究详细介绍了一种集成了最新YOLOv8算法的火焰与烟雾检测系统，并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期算法进行性能评估对比。该系统能够在包括图像、视频文件、实时视频流及批量文件中准确识别火焰与烟雾。文章深入探讨了YOLOv8算法的原理，提供了Python实现代码、训练数据集，以及基于PySide6的用户界面（UI）。系统还整合了SQLite数据库的用户管理功能，支持一键切换不

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