从0-1训练自己的数据集实现火焰检测

         随着工业、建筑、交通等领域的快速发展,火灾作为一种常见的灾难性事件,对生命财产安全造成了严重威胁。为了提高火灾的预警能力,减少火灾损失,火焰检测技术应运而生,成为火灾监控和预防的有效手段之一。

传统的火灾检测方法,如烟雾探测器、温度传感器等,存在响应时间慢、误报率高等问题,特别是在火灾初期阶段,火焰检测能够更迅速、准确地发现火灾并进行预警,从而有效降低火灾损失。

         本次带来的是基于摄像头的火焰监测,在响应时间和误报上相比传感器都有好很多。

 环境搭建

python  3.10.15

第三方包

ultralytics        8.3.29        (yolo11)

opencv-python      4.10.0.84

torch              2.5.1

训练数据集准备

1、 主备一些带有火焰的图片

2、使用labelimg给图片打标签,格式设置成yolo

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