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。
2022-07-02 15:41:27
4.9MB
1
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。
2022-07-02 09:49:16
4.9MB
1
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
2022-06-12 09:08:00
141.57MB
Darknet版YOLOv4火焰检测：
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
2022-06-03 09:09:36
394.38MB
火焰图像检测的matlab程序，含有多种检测方法，可直接运行
2022-05-23 00:07:37
75KB
1、YOLOv3训练好的火焰检测模型，包含YOLOv3和YOLOv3_tiny两种训练好的火焰识别权重。并包含2000多张标注好的火焰数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire，配置好环境后可以直接使用
2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743
3、采用pytrch框架，代码是python的
2022-05-22 21:06:49
707.07MB
1、YOLOv5训练好的火焰检测模型，并包含2000多张标注好的火焰数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire，配置好YOLOv5环境后可以直接使用
2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743
3、采用pytrch框架，代码是python的
2022-05-11 12:05:05
212.16MB
1、YOLOv5训练好的火焰检测模型，并包含2000张标注好的火焰数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire，
2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743
3、有QT界面
4、采用pytrch框架，代码是python的
2022-05-10 18:10:45
228.56MB
综合分析了火焰的颜色、闪烁频率及其面积增长性等静态特征和动态特征,设计了一种基于视频的火焰检测自动预警算法. 利用混合高斯模型有效地表示了火焰颜色及颜色的多态性. 实验表明该算法具有误报警低、识别率高、实时性强等优点,是火灾自动报警的一种可行、科学的解决方案,具有广泛的应用前景,该研究在国内外还处于发展阶段.
2022-05-10 15:07:14
271KB
1