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.

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。

火焰检测算法 + yolo 格式数据集 + 模型文件 + QT界面 可以用于实际工程项目开发人员 也适合技术小白看效果 适合于工程技术人员 或者 作为大学生课题 或论文 模型文件已经训练好 代码可直接允许

python智能检测:火焰识别，烟雾识别 通过给定的视频文件或图片文件进行读取识别。 可以通过detect.py运行文件 。在这个文件的最下方 有init main 可以根据这些去看调用的路径 及处理的逻辑。 里面的DEMO是运行文件的窗口， 可以运行尝试。理解原理 在执行完后， 看控制台 还有文件输出目录。 可以进入文件目录查看 新生成的文件是有识别火焰和识别烟雾的 识别框。 视频文件 和 图片都可以。 如有其他问题 可一起探讨。

1、YOLO火焰检测数据集，只对图像中的火焰进行了 标注，类别我为 fire，标签格式为VOC和YOLO两种格式， 2、 数量： 6602 3、可以直接用于YOLO算法的火焰检测 4、YOLOv5训练权重：https://download.csdn.net/download/weixin_51154380/49874877

MATLAB森林防火烟雾检测，火焰检测。带GUI界面框架。包括烟雾和火焰两部分检测。烟雾：边缘检测方法，火焰：颜色+形态学。

火焰烟雾数据集.该数据集分为二个部分,JPEGImages和Annotations.JPEGImages文件夹中有6600+张各种场景的火焰烟雾图像，共有8000+火焰标注框，3400+烟雾标注框。 并对每张图片使用labelimg做了人工标注,标注对应的xml文件放在了Annotations文件夹中. 本数据集图片清晰,场景广泛,精心挑选,人工标注.适用于任意场景,可作为火焰烟雾检测的模板数据集. 应用特定场景时,只需加入部分特定场景数据,即可满足对特定场景火焰烟雾的检测. 免去了收集,挑选,标注火焰烟雾图片的时间,可直接进行工程化应用.

该课题为火焰烟雾检测系统。包括2个部分，分别是利用颜色识别定位火焰，以及利用边缘检测方法来定位烟雾，都是基于视频的检测，含有可视化GUI界面设计。代码通俗易懂。

yolo3可视化界面_火焰检测+2k已标注火焰数据集.7z 开盖即食，函数模块化处理，修改方便，添加错误反馈机制，运行更稳定 共有5个界面：登陆、注册、图片检测（打开、检测）、视频检测（打开视频、关闭视频、检测视频、停止检测）、实时检测（打开摄像头、关闭、检测、关闭检测） 其中在所有检测种，使用本数据集检测正确度可以达到90%

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。