大创项目推荐 深度学习 python opencv 火焰检测识别 火灾检测

admin2024-04-03  0

文章目录

  • 0 前言
  • 1 基于YOLO的火焰检测与识别
  • 2 课题背景
  • 3 卷积神经网络
    • 3.1 卷积层
    • 3.2 池化层
    • 3.3 激活函数:
    • 3.4 全连接层
    • 3.5 使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络
  • 4 YOLOV5
    • 4.1 网络架构图
    • 4.2 输入端
    • 4.3 基准网络
    • 4.4 Neck网络
    • 4.5 Head输出层
  • 5 数据集准备
    • 5.1 数据标注简介
    • 5.2 数据保存
  • 6 模型训练
    • 6.1 修改数据配置文件
    • 6.2 修改模型配置文件
    • 6.3 开始训练模型
  • 7 实现效果
    • 7.1图片效果
    • 7.2 视频效果
    • 7.3 摄像头实时效果
  • 8 最后

0 前言

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🚩 基于深度学习的火焰识别算法研究与实现

该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!

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1 基于YOLO的火焰检测与识别

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2 课题背景

火灾事故的频发给社会造成不必要的财富损失以及人员伤亡,在当今这个社会消防也是收到越来越多的注视。火灾在发生初期是很容易控制的,因此,如何在对可能发生灾害的场所进行有效监控,使得潜在的损失危害降到最低是当前研究的重点内容。传统的探测器有较大的局限性,感温、感烟的探测器的探测灵敏度相对争分夺秒的灾情控制来说有着时间上的不足,而且户外场所的适用性大大降低。随着计算机视觉的发展,基于深度学习的图像处理技术已经愈发成熟并且广泛应用在当今社会的许多方面,其在人脸识别、安防、医疗、军事等领域已经有相当一段时间的实际应用,在其他领域也展现出跟广阔的前景。利用深度学习图像处理技术对火灾场景下火焰的特征学习、训练神经网络模型自动识别火焰,这项技术可以对具有监控摄像头场景下的火灾火焰进行自动、快速、准确识别并设置预警装置,从而在火灾发生的初期及时响应,赢得更多的时间,把损失降到最低。

3 卷积神经网络

受到人类大脑神经突触结构相互连接的模式启发,神经网络作为人工智能领域的重要组成部分,通过分布式的方法处理信息,可以解决复杂的非线性问题,从构造方面来看,主要包括输入层、隐藏层、输出层三大组成结构。每一个节点被称为一个神经元,存在着对应的权重参数,部分神经元存在偏置,当输入数据x进入后,对于经过的神经元都会进行类似于:y=w*x+b的线性函数的计算,其中w为该位置神经元的权值,b则为偏置函数。通过每一层神经元的逻辑运算,将结果输入至最后一层的激活函数,最后得到输出output。

7.3 摄像头实时效果

8 最后

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