标题中的“火焰+烟雾检测数据集+标签-01”表明这是一个专门针对火焰和烟雾检测训练的数据集，其中包含了图像以及相应的标签信息。这个数据集是深度学习领域的一个重要资源，尤其对于目标检测任务而言，它是模型训练的基础。 在描述中提到，该数据集包含2500张图像，这些图像旨在帮助模型识别和区分火焰与烟雾。数据集中的标签是以JSON格式提供的，这意味着每张图片都有一个对应的JSON文件，详细描述了图像中火焰或烟雾的位置和其他相关信息。JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也方便机器解析和生成，是处理结构化数据的理想选择。 标签中提到了“深度学习”、“目标检测”和“YOLO”，这暗示了该数据集可以用于训练基于深度学习的目标检测模型，特别是YOLO（You Only Look Once）算法。YOLO是一种实时目标检测系统，它的优势在于速度快、效率高，能够在一帧视频中一次性完成检测，非常适合实时监控场景下的火焰和烟雾检测。 在深度学习领域，目标检测是计算机视觉的一个重要子领域，它旨在识别并定位图像中的特定对象。对于火焰和烟雾检测，目标检测可以帮助早期发现火灾隐患，从而及时采取措施防止灾难发生。YOLO的工作原理是将图像分割成多个小网格，并预测每个网格内是否存在目标以及目标的类别和边界框。通过优化网络参数，模型能够学习到火焰和烟雾的特征，提高检测精度。 在实际应用中，这样的数据集可以被用于训练和验证深度学习模型，例如使用YOLOv3或更新的版本。训练过程通常包括前向传播、反向传播和优化，以最小化损失函数，从而提高模型的预测能力。数据集的大小（2500张图片）虽然相对较小，但足够用于初步的模型训练和验证，特别是在数据增强技术的帮助下，如翻转、缩放、裁剪等，可以有效地扩充数据集，增加模型的泛化能力。 总结来说，这个“火焰+烟雾检测数据集+标签-01”是一个适用于深度学习目标检测任务的资源，特别是针对YOLO框架。它包含的2500张图片和JSON标签信息为训练和评估模型提供了基础，对于防火安全监测系统开发或相关研究具有重要意义。通过利用该数据集，开发者和研究人员可以构建更准确、快速的火焰和烟雾检测系统，提升公共安全水平。

基于LabVIEW的烟雾与温度监测上位机，实时显示与数据存储

火灾烟雾检测数据集

基于STM32的智能家居项目：通过lcd采集温湿度和MQ-2烟雾传感器的数据实时显示到0.9寸液晶屏上，并且当温度或者烟雾浓度达到阈值蜂鸣器报警 T3C5C 023:523 SEGGER J-Link V6.30h Log File (0000ms, 0006ms total) T3C5C 023:523 DLL Compiled: Mar 16 2018 18:02:51 (0000ms, 0006ms total) T3C5C 023:523 Logging started @ 2022-03-20 23:47 (0000ms, 0006ms total) T3C5C 023:523 JLINK_SetWarnOutHandler(...) (0000ms, 0006ms total) T3C5C 023:523 JLINK_OpenEx(...) ***** Error: Cannot connect to J-Link via USB. returns "Cannot connect to J-Link via USB." (0002ms, 0008ms total)

yolov5 yolo yolov7 明火烟雾 AI

MQ2传感器是一种可探测多种气体的传感器，常用于监测烟雾、液化气、丙酮、乙醇、甲醛、天然气等有害气 体。MQ2传感器基于半导体敏感元件，通过检测气体中有害物质的浓度变化来实现气体检测。

MQ2烟雾传感器模块设计资料原理图PCB文件资料

该资源为STM32专栏中烟雾传感器的源码，代码通过STM32的ADC功能实现对烟雾浓度的实时测量，代码完全免费，大家按需下载。

STM32单片机+MQ-2烟雾浓度传感器+OLED屏幕+蜂鸣器报警+烟雾浓度数据发送到串口调试助手+源代码

编者在做该项目时发现现有大多数资料都存在着不全、含糊不清、亦或是无法使用的情况，让我的项目开发进程十分缓慢，在多方搜索下，多次测试下终于做出了一版较为稳定的成品。 该项目以STM32F103C8T6为主控，传感器为MQ7，显示为0.96四针OLED屏幕，源码含有详细的接口注释及代码注释，具有两级不同情况下的报警状态，报警状态为声光报警。 正是因为知道摸索的不易所以我觉定分享该源码，也希望有需要或者是用到该代码的朋友多多支持我的文章。