项目简介：本系统旨在通过实时监控视频或图像来检测火灾。系统利用YOLOv5深度学习模型进行图像识别，能够快速、准确地识别图像或视频中的火灾情况。系统支持从摄像头实时输入、视频文件输入以及静态图片的检测，适用于各类火灾监测场景，如森林防火、室内火灾预警等。系统还集成了基于背景减法的运动检测算法，以提高火焰识别的准确性。
项目演示地址：https://www.bilibili.com/video/BV1KJHbeuE7u/?spm_id_from=333.999.0.0
本系统的核心算法包括以下几个部分：
YOLOv5火灾检测算法：使用YOLOv5模型进行火灾检测，模型经过预训练并微调，能够在输入图像或视频中准确定位和识别火焰区域。
对输入的图像或视频帧进行推理，返回火焰的边界框和置信度。
背景减法运动检测算法：系统集成了基于MOG2（Mixture of Gaussians）算法的背景减法，用于检测视频中的运动区域。
该算法通过构建背景模型来分离前景（运动物体），可以有效检测出场景中的动态变化，进一步提高火灾检测的准确性。
目标重叠检测算法：在火焰检测和运动检测的基础上，系统通过计算火焰边界框与运动区域的重叠度，确定火焰是否真实存在。
如果火焰检测与运动区域重叠较大，则认为检测到火灾，并发出警报。
配置环境
要运行本系统，需要配置以下软件环境和硬件要求：
1. 硬件要求
GPU: 建议使用NVIDIA GPU，支持CUDA加速（如GeForce GTX 1060及以上型号）。
内存: 至少8GB内存（建议16GB或更高）。
存储空间: 需要至少10GB的可用存储空间以存放模型权重、输入数据及输出结果。
2. 软件环境
操作系统: Ubuntu 18.04+ / Windows 10+ / macOS
Python: Python 3.8或更高版本
源码获取：加下面的官方大大微信哦！
工作室简介
1.985高校硕博团队：学术背景扎实，经验丰富。线下实体工作室，专注于学生毕业设计（毕设）辅导。
2.个性化定制：根据学生需求提供定制化毕设辅导，涵盖多领域。
3.线下实体：实体工作室，提供面对面指导，确保高效沟通。
4.支持同行合作：欢迎与其他教育机构和同行合作，共同推动学术发展。
5.友好社区：打造毕设交流平台，促进学生与专家、同行的互动与成长。
我们的目标是为学生提供优质的毕设辅导，助力学术成功。
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