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。

yolov5火焰烟雾检测数据集，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）。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文件进行推力测试，测试视频和图片都可以，很好用。 5、价格绝对是优惠价，可以放心下载

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火焰烟雾检测，只需要OPENCV C++，采用YOLO4TINY的模型，移植性好，速度快，免积分，大家可以看看哦

YOLOv3火焰烟雾识别训练结果，包含训练好的两个模型，安装好环境后可以直接使用， 类别名fire和smoke， 框架：pytorch; 代码：python

YOLOv5火焰烟雾识别训练结果，包含训练好的两个模型，安装好环境后可以直接使用， 类别名fire和smoke，包含标注好的数据集

1、YOLOv3训练好的火焰烟雾检测模型，包括yolov3-fire_smoke.pt和yolov3_tiny-fire_smoke.pt两个训练好的模型，并包含几百张标注好的火焰和烟雾数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire和smoke， 2、采用pytrch框架，代码是python的 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

1、YOLOv5训练好的火焰烟雾检测模型，包括yolov5s-fire_smoke.pt和yolov5m-fire_smoke.pt两个训练好的模型，并包含几百张标注好的火焰和烟雾数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire和smoke， 2、采用pytrch框架，代码是python的 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

1、YOLOv5训练好的火焰烟雾检测模型，包括yolov5s-fire_smoke.pt和yolov5m-fire_smoke.pt两个训练好的模型，并包含几百张标注好的火焰和烟雾数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire和smoke， 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

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。