1、YOLO火焰和烟雾检测数据集，使用lableimg标注软件，标注好的真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为VOC格式和yolo格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOLO火焰和烟雾检测；数据场景丰富；对每张图像中的火焰和烟雾同时进行了标注，共fire和smoke两个类别 2、数量：1200 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

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

在matlab平台上的运动图像检测、采用的是混合高斯模型和RGB颜色模型联合判断的烟雾运动的方法，亲测可用

火灾不仅严重威胁着人们的生命财产安全，更影响着社会的稳定和发展，而在当前城市化进程不断加快，城市人口密度不断增大，建筑高度迅速增加的前提下，火灾所造成的威胁更是难以估量。本文从控制和预防火灾事故的目的出发，基于ZigBee技术，提出了一种烟雾检测火灾报警传感节点的设计方案，同时结合相应的可靠性试验，对方案的可行性和可靠性进行了论证，使得系统能够自动采集烟雾信号，发送报警信息，从而及时对火灾隐患进行排除，确保安全。

Darknet版YOLOv3火焰和烟雾检测： 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 2、包含500张火焰烟雾检测数据集，类别名为fire和smoke，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/12423074

Darknet版YOLOv4火焰和烟雾检测： 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 2、包含500张火焰烟雾检测数据集，类别名为fire和smoke，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/12423074

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。

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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