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.

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

Unity火焰效果，内置多种火焰预制体，支持调整火焰形态、调整外发光等。 编译不翻车。 仅供学习交流使用，若商用请购买！

Java绘制图片火焰效果

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

Darknet版YOLOv4火焰检测： 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，map到80%以上 2、包含2000多张火焰检测数据集，类别名为fire，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/124230743

Darknet版YOLOv3火焰识别： 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，map到80%以上 2、包含2000多张火焰检测数据集，类别名为fire，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/124230743

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。

自采集和搜集整理的烟雾和火灾数据集，数据集包括2w+图片，所有图片均采用VOC格式进行标注，标注的数据的类别有烟雾和火焰两种，比赛、毕设不可错过的必要数据集。提供的下载方式为百度网盘，下载文件中有下载的链接地址，请放心下载。 自采集和搜集整理的烟雾和火灾数据集，数据集包括2w+图片，所有图片均采用VOC格式进行标注，标注的数据的类别有烟雾和火焰两种，比赛、毕设不可错过的必要数据集。 自采集和搜集整理的烟雾和火灾数据集，数据集包括2w+图片，所有图片均采用VOC格式进行标注，标注的数据的类别有烟雾和火焰两种，比赛、毕设不可错过的必要数据集。 自采集和搜集整理的烟雾和火灾数据集，数据集包括2w+图片，所有图片均采用VOC格式进行标注，标注的数据的类别有烟雾和火焰两种，比赛、毕设不可错过的必要数据集。 自采集和搜集整理的烟雾和火灾数据集，数据集包括2w+图片，所有图片均采用VOC格式进行标注，标注的数据的类别有烟雾和火焰两种，比赛、毕设不可错过的必要数据集。