标题中的“火焰+烟雾检测数据集+标签-01”表明这是一个专门针对火焰和烟雾检测训练的数据集，其中包含了图像以及相应的标签信息。这个数据集是深度学习领域的一个重要资源，尤其对于目标检测任务而言，它是模型训练的基础。 在描述中提到，该数据集包含2500张图像，这些图像旨在帮助模型识别和区分火焰与烟雾。数据集中的标签是以JSON格式提供的，这意味着每张图片都有一个对应的JSON文件，详细描述了图像中火焰或烟雾的位置和其他相关信息。JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也方便机器解析和生成，是处理结构化数据的理想选择。 标签中提到了“深度学习”、“目标检测”和“YOLO”，这暗示了该数据集可以用于训练基于深度学习的目标检测模型，特别是YOLO（You Only Look Once）算法。YOLO是一种实时目标检测系统，它的优势在于速度快、效率高，能够在一帧视频中一次性完成检测，非常适合实时监控场景下的火焰和烟雾检测。 在深度学习领域，目标检测是计算机视觉的一个重要子领域，它旨在识别并定位图像中的特定对象。对于火焰和烟雾检测，目标检测可以帮助早期发现火灾隐患，从而及时采取措施防止灾难发生。YOLO的工作原理是将图像分割成多个小网格，并预测每个网格内是否存在目标以及目标的类别和边界框。通过优化网络参数，模型能够学习到火焰和烟雾的特征，提高检测精度。 在实际应用中，这样的数据集可以被用于训练和验证深度学习模型，例如使用YOLOv3或更新的版本。训练过程通常包括前向传播、反向传播和优化，以最小化损失函数，从而提高模型的预测能力。数据集的大小（2500张图片）虽然相对较小，但足够用于初步的模型训练和验证，特别是在数据增强技术的帮助下，如翻转、缩放、裁剪等，可以有效地扩充数据集，增加模型的泛化能力。 总结来说，这个“火焰+烟雾检测数据集+标签-01”是一个适用于深度学习目标检测任务的资源，特别是针对YOLO框架。它包含的2500张图片和JSON标签信息为训练和评估模型提供了基础，对于防火安全监测系统开发或相关研究具有重要意义。通过利用该数据集，开发者和研究人员可以构建更准确、快速的火焰和烟雾检测系统，提升公共安全水平。

基于LabVIEW的烟雾与温度监测上位机，实时显示与数据存储

火灾烟雾检测数据集

该资源为STM32专栏中烟雾传感器的源码，代码通过STM32的ADC功能实现对烟雾浓度的实时测量，代码完全免费，大家按需下载。

已标注好的烟火检测黑色烟雾数据集，可用于烟火检测模型的训练，label为json格式，需要其他格式比如yolo的可以联系我进行转换（整理了那么多先上传，后面的有空再整理上传）

基于yolov5的烟雾检测，含训好的模型和数据集

烟火检测数据集包含的场景类型: 大火-小火，建筑起火、草原起火、森林起火、车辆(汽车、卡车、摩托车、电动车)起火、白天-黑夜起火、室内-室外起火； 烟雾同火场景一致！ 数据集详细情况说明 烟火检测数据集(按照Pascal VOC格式排列): --VOC2020 --Annotations (xml_num: 2059) --ImageSets(Main) --JPEGImages (image_num: 2059) --label_name: fire 解压压缩文件命令 tar -xzvf ***.tar (win or linux: Git Bash) or 7zip (win: 7zip; 360zip 需要解压2次) 将VOC格式转成yolo格式: 调用yolov4 -> scripts -> voc_label.py

通过yolov5实现火焰、烟雾识别或者检测： 1.如果需要训练数据集，可在我的资源列表中查找 并下载 2.内附数据集转换demo，可实现将json转换为yolo需要的.txt格式 3.内附整个训练过程中需要修改的文件及步骤相关的详细教程 4.本项目存放了我已经训练好的权重，可以直接进行预测 5.如有其他需要，可直接与我联系 本项目适合刚入门目标检测的小白、学生和研究员，直接下载可用，保姆级教程，感觉好的话欢迎点赞支持昂！

YOLOv5火焰烟雾检测+训练好的模型+数据集+pyqt界面，下载即可使用可直接进行推理测试。 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文件进行推力测试，测试视频和图片都可以，很好用。 5、价格绝对是优惠价，可以放心下载 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，并包含标注好的火焰和烟雾数据集，标签格式为xml和txt两种 采用pytrch框架，代码是python的YOLOv5火灾火焰烟雾检测源码+训练好的模型+数据集+pyqt界面.zipYOLOv5火灾火焰烟雾检测源码+训练好的模型+数据集+pyqt界面.zipYOLOv5火灾火焰烟雾检测源码+训练好的模型+数据集+pyqt界面.zipYOLOv5火灾火焰烟雾检测源码+训练好的模型+数据集+pyqt界面.zipYOLOv5火灾火焰烟雾检测源码+训练好的模型+数据集+pyqt界面.zipYOLOv5火灾火焰烟雾检测源码+训练好

c++MFC,用于打开一个视频，检测烟火，有需要的，可以参考一下的