在 Keras 中使用Baseline U-Net 模型和图像增强通过语义分割进行烟雾检测 这个 repo 是的部分实现 此用例的主要目的是检测任何背景中的烟雾。 烟雾的来源、颜色、环境等也可能有变化。我们应该能够从语义上分割烟雾以分析它的各种特征，如颜色、强度、烟雾喷射持续时间（来自视频源）等。 master分支具有U-Net的实现，但是在不同分支中提供了使用另一种实现。 优网 U-Net 是一种卷积神经网络，是德国弗莱堡大学计算机科学系为生物医学图像分割而开发的。 该网络基于全卷积网络，其架构经过修改和扩展，可以使用更少的训练图像并产生更精确的分割。 建筑学 图片来源：德国弗赖堡大学计算机科学系 在 Kaggle Airbus 船舶检测挑战中， 使用这个模型从过滤器尺寸 8 开始，从 768x768 图像检测船舶。 但是，我已将它用于从 Google 搜索获得的“烟雾图像”并将其调

堆场烟雾检测对于火灾预警、保障人员与财产安全具有重要意义。针对传统烟雾检测方法特征提取不充分，误报率偏高以及稳健性较差的问题，提出一种基于并行深度残差网络的堆场烟雾检测方法。该方法利用目标场景烟雾RGB图像的R、G、B分量以及图像HSI变换的H、S、I分量构建并行深度残差网络，自适应获得烟雾特征；同时通过样本扩边、负样本强化学习策略来加强模型对类烟物体的判别能力。实验结果表明，该算法能有效降低因类烟物体产生的误报率，且提升了网络的检出率和稳健性。

MATLAB火焰识别，火情预警，森林防火，烟雾报警，火焰检测定位。带界面GUI，对视频进行处理，可以用矩形框定火焰，也可以描边火焰。当火焰面积达到多少的 时候进行预警，如声音 提示，文字提示 等 。带答疑哦。感恩遇见。

MATLAB火焰烟雾检测,基于颜色，定位火焰,分割火焰区域,根据火焰颜色检测烟雾.................

介绍 要求： 的Python 3.5 PyQt5 5.9.2 opencv-python 3.4.0.12 张量流-gpu 1.5.0 CUDA 8.0 易言 用： 运行train_and_detection / win_entry.py “开放模型”->（summary / cnn3d_17） “打开视频” 火车： 运行train_and_detection / train.py 参考： [1]使用伪3D残差学习时空表示，ICCV2017 基于时空深度神经网络的视频烟雾检测 1.型号 2Dto3D： 3D： conv3d块（A，B，C）： 3D_DenseNet： 结果1： 结果2：

简述： 　　A5303是低功耗BiCMOS光电烟雾检测电路，具有超低的待机电流，工作寿命长达10年，且电池价格低廉。该设备可以同一个红外光腔共同使用，检测烟雾颗粒散射出的光。由于具备联网功能，因而元件之间相互连接，当一个元件检测到烟雾时，所有元件都会发出警报。器件中集成了多项专用功能，能够简化探测器的校准和测试。 　　可变增益光放大器可以同一对红外发射器-探测器对直接连接。放大器的增益水平由两个外部电容决定，而内部则根据工作模式来决定。在待机和计时模式下，采用低增益。在本地告警过程中，该低增益被增加大约45%，从而提供磁滞。在按钮测试中采用高增益，可以在待机过程中周期性监测腔敏感度。 　

BL59A/S10 是光电型烟雾检测电路，使用时外部配有一个红外探测腔。电路工作时， 先由芯片红外发射端 IRED 控制的红外发光二极管周期性地发射红外线，接收端 Detect 由一个光电二极管负责检测探测腔内烟雾颗粒散过来的红外线强度，如果有烟雾，光电 二极管会微弱导通，从而在光电二极管的两端有一个微小的电压信号，此电压信号经芯 片内部可变增益放大器放大，通过内部的一个电压比较器比较后得到一个烟雾报警信号， 再经过内部的控制电路使得蜂鸣器端口发出报警信号。BL59A/S10 可通过 I/O 脚与最多40 个报警单元互连以实现共同报警

本论文是大学生毕业设计论文，重在理论研究，只采用简单的MATLAB程序进行了仿真。重点内容，研究香烟烟雾图像特性，根据不同的特征参数，从视频序列中检测出存在烟雾的关键帧。

【主要内容】权威发布：火灾烟雾数据，烟雾检测，深度学习，并通过目标检测算法，在图像中自动标注疑似烟雾、火焰，实现机器智能值守，具有重大意义。 【适合人群】科学研究 【质量保障】任何问题私信我

基于matlab的火焰识别。检测烟雾和火焰，带界面GUI框架。