[![View Fire Detection for CCTV surveillance system using YOLOv2 on File Exchange](https://www.mathworks.com/matlabcentral/images/matlab-file-exchange.svg)](https://kr.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/73319-fire-detection-for-cctv-surveillance-system-using-yolov2)
# Fire Detection for CCTV surveillance system using Deep Learning</br>
<img src="https://kr.mathworks.com/matlabcentral/mlc-downloads/downloads/2db2067b-85c5-44f8-8922-cc652a055fdc/f26aeb95-d6bc-4811-9a4d-f7a6ad01e111/images/screenshot.png" width="90%"></img></br>
MATLAB program for CCTV surveillance system using Deep Learning
- Needs from the construction industry
- Applying deep learning to Video streams from CCTV
- YOLOv2 deep learning model implemented to detect fire from video stream
Entire Workflow
1. Access data : Acess 1000+ images with imagedatastore
2. Labeling data : Automatic fire labeling class for image labeler defined using image processing apps, e.g. color thresholder, image segmenter
3. Training : YOLOv2 training trainNetwork function
4. Deployment : Inference speed acceleration by generating C/C++ CUDA mex file for real-time prediction
Dataset Used</br>
- Cazzolato, Mirela T., et al. "FiSmo: A Compilation of Datasets from Emergency Situations for Fire and Smoke Analysis." Proceedings of the satellite events (2017).</br>
Copyright 2019 The MathWorks, Inc.</br>
Cite As</br>
Wanbin Song (2019). Fire Detection for CCTV surveillance system using YOLOv2 (https://www.github.com/wanbin-song/FireDetectionYOLOv2), GitHub. Retrieved November 26, 2019.</br>
毕业设计&课设-基于深度学习YOLOv2的CCTV监控系统实时火灾检测.zip
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2024-01-08
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