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本文详细介绍了一个利用深度学习模型YOLOv5构建的火灾火焰烟雾检测系统的设计和实现方法,系统能够实时识别图像中的火灾隐患并通过PyQt5实现友好的GUI交互。内容涵盖环境配置、YOLOv5模型准备及其在ONNX中的运用、以及检测逻辑和性能评估等重要环节,提供了可用于智能化监控、公共安全保障的应用方案。 适合人群:有一定深度学习基础的研发人员、安全领域从业者和计算机视觉爱好者。 使用场景及目标:该系统适合作为企业级或公共场所内的智能消防安防设备的一部分,在发生火灾初期及时提醒管理人员采取措施。 该文章适用于想要深入了解YOLOv5在具体场景下如何部署的研究人员和技术团队成员查阅。同时也可作为学习YOLOv5在实时对象检测领域的教学案例。
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目录
基于 YOLOv5(假设为 YOLOv11)的火灾火焰烟雾检测系统 ..............................................1
项目介绍 ..................................................................................................................................1
项目特点 ..........................................................................................................................1
相关参考资料 ..................................................................................................................1
未来改进方向 ..................................................................................................................2
注意事项 ..........................................................................................................................2
项目总结 ..........................................................................................................................2
实现步骤 ..................................................................................................................................2
1. 环境配置.....................................................................................................................2
2. 准备 YOLOv5 模型 ..................................................................................................2
3. 编写火灾检测代码 .....................................................................................................3
代码解释 ..........................................................................................................................5
评估指标与曲线 ..............................................................................................................6
数据示例 ..........................................................................................................................6
项目运行 ..................................................................................................................................6
完整代码整合 ..................................................................................................................6
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nantangyuxi
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