火灾和烟雾的跟踪和检测使用YOLOv8
介绍
该代码库包含使用YOLOv8在实时视频中跟踪和检测火灾和烟雾的代码。该项目使用预训练的YOLOv8模型在给定的视频帧中识别火灾和烟雾的存在，并在后续帧中进行跟踪。
应用场景
火灾烟雾检测技术可以应用于各种公共场所，例如工厂、商场、学校、医院和住宅等。以下是一些可能的应用场景：
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工业安全：工厂和生产线常常涉及易燃物质，火灾和爆炸事故可能会对员工和设备造成严重损害。通过在工厂和生产线中安装火灾烟雾检测技术，可以及时发现潜在的火灾和烟雾危险并采取措施避免事故发生。
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商场安全：商场内人流量大，易引发火灾风险。火灾烟雾检测技术可在商场内部和外部进行布置，及时发现火灾和烟雾危险，提高商场安全性。
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学校安全：学校内有大量学生、老师和工作人员，火灾和烟雾危险较高。通过在学校内部和外部安装火灾烟雾检测技术，可以及时发现潜在火灾和烟雾危险，并采取措施避免事故发生。
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医院安全：医院是一个人员密集的场所，需要保证其安全性。火灾烟雾检测技术可在医院内部和外部进行布置，及时发现火灾和烟雾危险，提高医院安全性。
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住宅安全：住宅内也可能存在火灾和烟雾危险。通过在住宅内部和外部安装火灾烟雾检测技术，可以及时发现潜在火灾和烟雾危险，并采取措施保障住宅安全。
总之，火灾烟雾检测技术是一项非常重要的安全技术，可以应用于各种公共场所，提高场所的安全性。
代码安装
运行代码需要以下软件包：
ultralytics
roboflow
CUDA（如果使用GPU加速）
训练步骤
- 安装YOLOv8
- CLI基础知识
- 使用预训练的COCO模型进行推理
- Roboflow Universe
- 准备自定义数据集
- 自定义训练
- 验证自定义模型
- 使用自定义模型进行推理
自定义数据
使用roboflow对火灾和烟雾图像进行了标注。示例笔记本展示了如何使用API将Roboflow工作流项目添加到下载带有标注数据集的模型的过程。使用以下代码下载数据集：
from roboflow import Roboflow
rf = Roboflow(api_key="xxxxxxxxxxxxxxxx")
project = rf.workspace("custom-thxhn").project("fire-wrpgm")
dataset = project.version(8).download("yolov8")
评估
下面的图表显示了训练集、测试集和验证集的损失、mAP（平均精度）分数。
训练集、测试集和验证集的损失、mAP（平均精度）分数是评估模型训练性能的重要指标。损失值表示模型预测与实际标签之间的误差，而mAP分数表示模型对于不同类别对象的分类准确性。训练过程中，我们需要监控这些指标，以便及时发现模型训练中的问题并进行调整和优化。
在此项目中，我们可以使用TensorBoard等工具来可视化训练集、测试集和验证集的损失和mAP分数。训练集的损失通常会随着训练次数的增加而逐渐降低，但是如果训练次数过多，可能会出现过拟合的情况。测试集和验证集的损失和mAP分数也应该保持稳定，并且在训练过程中应该有所提高。如果测试集和验证集的损失和mAP分数不断下降，则表示模型正在学习更好的特征并逐步提高其性能。
例如，在本项目中，我们可能会观察到如下的训练结果：
- 训练集损失：从3.2到0.5逐渐降低
- 测试集和验证集损失：从4.0到1.0逐渐降低
- mAP分数：从0.2到0.8逐渐提高
这些指标的变化趋势表明模型正在不断学习，并且其性能正在逐步提高。
混淆矩阵：
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混淆矩阵是用来评估分类算法性能的一种方法，它显示了实际标签和预测标签之间的关系
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在此项目中，混淆矩阵表示模型对火灾和烟雾的真实和预测分类情况。
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通常，混淆矩阵包括四个元素：真阳性、假阳性、真阴性和假阴性。
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真阳性表示正确识别为火灾或烟雾的样本数量，假阳性表示错误地将其它物体识别为火灾或烟雾的样本数量，真阴性表示正确地将其它物体识别为其它物体的样本数量，而假阴性表示错误地将火灾或烟雾样本识别为其它物体的样本数量。
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通过分析混淆矩阵，我们可以评估模型的分类准确性，并识别可能存在的错误分类情况。
推理
使用以下命令运行模型：
!yolo task=detect mode=predict model=<权重文件路径> conf=0.25 source=<输入图像或视频路径> save=True
–source参数用于指定输入视频的路径。上述命令将保存带有火灾和烟雾检测结果的带注释框架的权重文件在run/predict文件夹中。
结果
该项目能够以高准确性在实时视频中检测火灾和烟雾。通过在自定义数据集上微调YOLOv8模型，可以提高检测和跟踪性能。它可以作为更高级项目的起点，并且可以轻松地集成到大型的火灾和烟雾监测系统中。
code :qq1309399183
