基于YOLOv8的森林烟雾火焰检测 附源码 数据集
在森林火灾的早期预防和控制中，森林烟雾火焰检测技术发挥着至关重要的作用。本技术通过先进的传感器和图像识别系统，实时监测森林区域中的烟雾和火焰异常，快速响应可能的火灾发生。森林烟雾火焰检测不仅提高了火灾响应效率，还大大降低了因火灾造成的生态和财产损失。该系统结合了气象数据分析，可以在极端天气条件下提前发出预警，确保森林资源的安全与可持续管理。对于保护生态环境、保障公共安全具有重要意义，是现代森林管理不可或缺的技术手段。
数据集介绍
选用1000张互联网上获取的森林烟雾火焰数据，并将其标注为yolov8格式。数据集获取方式见文末
训练环境
训练环境采用YOLOv8
pip install Ultralytics
主要代码
names:
- Fire
- default
- smoke
nc: 3
roboflow:
license: CC BY 4.0
project: fire-wrpgm
url: https://universe.roboflow.com/custom-thxhn/fire-wrpgm/dataset/8
version: 8
workspace: custom-thxhn
test: test/images
train: ../train/images
val: valid/images
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.yaml') # build a new model from YAML
# Load a model
model = YOLO('yolov8n.pt') # load a pretrained model (recommended for training)
# Train the model
results = model.train(data=r'datasets\fire-8\data.yaml', epochs=100, imgsz=640)
训练结果
训练结果如下
关键词
YOLOv8火焰检测技术详解,森林火灾检测利用YOLOv8技术,如何使用YOLOv8进行烟雾识别,最新森林烟雾监测技术YOLOv8,AI火灾预防系统基于YOLOv8,智能火焰检测解决方案使用YOLOv8,YOLOv8视觉识别技术在火灾检测中的应用,实时火灾监控AI技术概述YOLOv8,森林保护智能系统与YOLOv8结合,火灾早期预警系统基于YOLOv8,YOLOv8算法在森林烟雾检测中的实际效果,使用YOLOv8技术提高火灾检测精确度,森林烟雾检测AI模型YOLOv8,高效火灾预警与YOLOv8技术整合,YOLOv8在森林火灾实时监控中的应用,提升森林烟雾检测效率的YOLOv8方案,YOLOv8技术如何帮助减少火灾损失,YOLOv8实时视频监控与火灾检测,森林火灾早期侦测技术与YOLOv8集成,YOLOv8火灾检测系统的实施与优化
资源获取
基于YOLOv8的森林烟雾检测系统
