基于CAFFE模型的火焰烟雾检测，OPENCV4以上版本，不需要其他平台，CPU运行，假如要GPU运行，需要在OPENCV420以上版本，才能加速

用于烟雾检测的一些样本，部分视频包括火焰，汽车干扰等。

提出了一种采用图像金字塔纹理和边缘多尺度特征的烟雾检测算法。首先，该算法将图像进行金字塔分解，然后在每层图像上提取局部二元模式 ( LBP) 和边缘方向直方图( EOH) ，采用不同池化方法得到金字塔局部二元模式( PLBP) 和金字塔边缘方向直方图( PEOH) 序列特征，分别用于表征烟雾纹理和边缘信息，首尾相连这些直方图后，采用支持向量机( SVM) 进行训练、 识别烟雾。

使用STC89C52作为主控，传感器有温湿度传感器DHT11和烟雾浓度传感器MQ-2，使用AD转换，protuse仿真，版本在8.6以下均可使用，亲测可用

为了解决视频烟雾检测中特征提取难度较大、复杂度较高的问题,提出一种基于潜在语义(Latent Semantic Analysis,LSA)特征和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的烟雾检测算法。该算法首先将烟雾图像库中的每幅图像进行有重叠分块,提取每个分块的小波纹理与HSV颜色特征;再对所有分块特征进行聚类,量化成"视觉字",并且根据每个"视觉字"在每幅烟雾图像中出现的频率,建立"词-文档"矩阵;然后,采用LSA的方法获得每幅烟雾图像的潜在语义特征;最后,结合SVM,实现视频烟雾检测。对比实验表明,该算法特征提取简便,可以更快检测烟雾的发生,提高了烟雾检测效率。

Matlab-Flame-detection:本设计为基于MATLAB的火焰烟雾检测系统。

基于Google第二代人工智能学习系统TensorFlow构建神经网络对烟雾图像进行识别检测，通过改进的运动检测算法截取疑似烟雾区域图像，并结合PCA降维算法和Inception Resnet v2网络模型在TensorFlow平台下进行烟雾特征的训练识别。该算法实现了较大范围的火灾实时检测报警，经过实验证明整个检测过程准确地识别了视频流中的烟雾区域，相比于传统烟雾识别方法具有更高的准确率和自适应性，为大范围的火灾烟雾报警提供了一种有效方案。

针对住宅，工业园区，森林，加油站等室内外场景，深入了解，并通过目标检测算法，在图像中自动标注疑似烟雾、火焰，实现机器智能值守，具有重大意义。压缩包里面包含源码和数据集，环境配置按照install.doc操作就可以了。售后问题可以私信截图

Matlab火焰烟雾检测系统，带gui界面，火焰烟雾检测。

本程序是基于opencv下的烟雾检测程序，程序简单并附有测试视频