基于YOLOv5的火灾检测系统的设计与实现
- 概述
- 系统架构
- 主要组件
- 代码结构
- 功能描述
- YOLOv5检测器
- 视频处理器
- 主窗口
- 详细代码说明
- YOLOv5检测器类
- 视频处理类
- 主窗口类
- 使用说明
- 环境配置
- 运行程序
- 操作步骤
- 检测示例
- 图像检测
- 视频检测
- 实时检测
- 数据集介绍
- 数据集获取
- 数据集规模
- YOLOv5模型介绍
- YOLOv5概述
- 官方模型
- 训练过程
- 数据准备
- 模型训练
- 模型评估
- 模型优化
- 模型部署
- 结论
- 完整资料地址
概述
本报告介绍了一种基于YOLOv5深度学习模型的火灾检测系统。该系统能够对图像和视频中的火灾进行检测，并通过PyQt5实现图形用户界面（GUI），允许用户加载图像、视频文件，或使用摄像头进行实时检测。检测结果会显示在界面上，并且可以保存检测结果。本报告将详细描述系统的架构、功能实现、使用说明、检测示例、数据集获取与介绍、YOLOv5模型介绍以及训练过程。
系统架构
主要组件
- YOLOv5检测器：利用预训练的YOLOv5模型进行火灾检测。
- 视频处理器：处理视频流并进行火灾检测，输出处理后的帧和检测信息。
- 主窗口：提供用户界面，允许用户进行操作。
代码结构
代码主要包括以下几个部分：
- YOLOv5检测器类 (
YoloV5Detector): 负责加载YOLOv5模型并进行图像和视频帧的检测。 - 视频处理器类 (
Vide
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