基于BP神经网络的火灾研究和识别

基于YOLOV5火焰烟雾数据集的火灾检测识别系统+训练好的模型+pyqt界面。YOLOV5火灾火焰烟雾检测数据集+代码+训练好的模型+标注好的数据+pyqt界面+代码。烟雾和火焰数据集和源码（包含视频和图片素材，可直接进行推理测试）。 一个非常完整的项目，内附教程讲解，新手也可轻松搞定，拿高分必看哈！！！ 1、项目是训练过的，可直接进行推力测试。 2、项目包含烟雾和火焰的数据集，已标记好！ 3、如果想想重新训练也可以。 4、可以直接用训练好的权重pt文件进行推理

Darknet版YOLOv3火焰识别： 1、包含训练好的weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map到80%以上 2、包含2000多张火焰检测数据集，类别名为fire，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

YOLOV5火灾检测数据集+代码+模型，提供处理voc数据集的常用脚本，以及pytorch转换tensorrt的转换脚本。提供安全帽检测、行人入侵检测、火灾烟雾检测等等模型。YOLOV5火灾检测数据集+代码+模型，提供处理voc数据集的常用脚本，以及pytorch转换tensorrt的转换脚本。提供安全帽检测、行人入侵检测、火灾烟雾检测等等模型。YOLOV5火灾检测数据集+代码+模型，提供处理voc数据集的常用脚本，以及pytorch转换tensorrt的转换脚本。提供安全帽检测、行人入侵检测、火灾烟雾检测等等模型。YOLOV5火灾检测数据集+代码+模型，提供处理voc数据集的常用脚本，以及pytorch转换tensorrt的转换脚本。提供安全帽检测、行人入侵检测、火灾烟雾检测等等模型。YOLOV5火灾检测数据集+代码+模型，提供处理voc数据集的常用脚本，以及pytorch转换tensorrt的转换脚本。提供安全帽检测、行人入侵检测、火灾烟雾检测等等模型。YOLOV5火灾检测数据集+代码+模型，提供处理voc数据集的常用脚本，以及pytorch转换tensorrt的转换脚本。提供安全

森林火灾检测图像数据集（数据集中标注了真实火情中的烟和火，用于森林防火预警，COCO标签，453张）.zip

火灾检测数据集，都已经标注好，YOLO和VOC两种标签格式，可以直接用于火焰检测，数量为2000多张，类别名为fire， 数据和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

火灾检测图像数据集（含标签）.zip，数据集包含火、烟雾两种类型，用于火灾、烟雾检测

火灾数据集，一共2056张图片和xml文件，已标注，已分配训练集、验证集和测试集，采用了2056张典型的火灾现场图片，使用VOC标注了火灾位置，并且将图片和xml文档的文件名进行有序排列。可以用于火灾识别和监控领域。

课题为基于MATLAB的火焰识别。可以作为火灾检测的课题。火焰原理是根据火苗颜色特征，将彩色图像的每个像素都转化为RGB三个通道，然后符合一定比例关系的像素，就是火苗区域，然后结合形态学，去除干扰区域，留下火焰区域，框定，可以进行阈值设定，进行火灾报警。带界面GUI框架。需要您具备一定基础。

该课题为基于Matlab的火灾检测系统。火灾检测系统分为两个部分，一个部分是烟雾检测，一个部分是火焰检测。烟雾检测的原理是通过边缘检测的方法。活验检测的方法是根据颜色加形态学的方法。带有一个人机交互界面。主界面调用两个子界面。适合具备有一定编程基础的人员学习。