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

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。

火灾检测图像数据集（含标签）.zip，数据集包含火、烟雾两种类型，用于火灾、烟雾检测

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。

YOLO火焰和烟雾检测 火焰和烟雾数据集，对图像中的火焰和烟雾都进行了标注，类别为fire和smoke，数量近500张，标签格式为voc和YOLO两种，

1、YOLO烟雾检测数据集，只对图像中的烟雾进行了 标注，类别我为 smoke，标签格式为VOC和YOLO两种格式， 2、 数量： 5269 3、可以直接用于YOLO算法的烟雾检测

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。

stm32f103c8t6单片机为核心，设计一套基于wifi网络的温湿度和烟雾值检测。 该系统以wifi通信为基础、能通过无线通信技术实时监控家居的温湿度状态，烟雾值。 并能自由控制家居的电器的开关操作。 硬件电路 1.温度低于15度  点亮一盏led模拟升高室温 高于15度点灭 2.烟雾浓度高于一定的值 蜂鸣器持续响持续闪烁led灯（红色） 并发送报警消息到app 低于一定值 一定时间后取消报警   3.采集到的信息要在显示屏显示 App端 1. 数据实时显示 报警消息要收的到 2. 控制led灯等 资料包括 1、APP 2、相关元件手册 3、原理图和PCB图 4、程序 5、元件清单 6、实物图

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。

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。