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
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_30895747/article/details/143782800
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