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。

基于yolov5+opencv烟雾检测源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.7z 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

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。

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。

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。

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。

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

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：

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。