基于YOLOv5+PySide6的火灾火情火焰检测系统设计深度学习

wx供重浩：创享日记
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效果展示：

​数据集在下载的文件夹：yolov5-5.0\VOCData\images

随着城市化进程的加快，火灾安全问题日益突出。为了提高火灾预警的准确性和及时性，本文提出了一种基于YOLOv5（You Only Look Once version 5）的火灾火情检测系统。该系统利用深度学习技术，通过实时视频监控数据，快速准确地识别火情并发出警报。

火灾是威胁公共安全的重要因素之一。传统的火灾检测方法依赖于烟雾探测器和温度传感器，但这些方法在早期火情检测方面存在局限性。本文提出的基于YOLOv5的火灾火情检测系统，旨在通过计算机视觉技术提高火灾检测的效率和准确性。

YOLOv5是一种高效的目标检测算法，它能够在单次前向传播中预测图像中的物体位置和类别。YOLOv5具有速度快、精度高的特点，非常适合实时视频监控场景。

为了训练YOLOv5模型，我们收集了大量的火灾图像数据，并对其进行了标注。通过在这些数据上训练，模型学会了识别火情的特征。在测试阶段，我们使用独立的测试集评估了模型的性能，包括检测准确率、召回率和F1分数。

本设计的具体步骤如下：
(1)数据采集：本次火灾检测数据集由互联网中收集的非机动车道交通情况的数据集组合而成。
(2)数据标注：利用labelimg标注工具对数据集中的火灾火情火焰进行标注，并进行格式转换和划分，得到训练数据集。
(3)模型训练：选用YOLOv5框架训练模型，并使用优化算法对模型进行调参和优化。
(4)实验验证：对不同场景下目标进行实验验证，评估算法的准确性和实时性。并且基于PySide6实现可视化操作界面。

实验结果表明，基于YOLOv5的火灾火情检测系统在实时视频监控中表现出色。与传统方法相比，该系统在火情检测的准确性和响应速度上都有显著提升。此外，系统还能够适应不同的环境光线条件，提高了检测的鲁棒性。

本文提出的基于YOLOv5的火灾火情检测系统，为火灾预警提供了一种新的技术手段。该系统能够实时、准确地检测火情，为火灾防控提供了有力的技术支持。未来的工作将集中在进一步提高模型的泛化能力和降低误报率。

PySide6可视化操作界面源码：

import sys
import cv2
import torch
from PySide6.QtWidgets import QMainWindow, QApplication, QFileDialog
from PySide6.QtGui import QPixmap, QImage
from PySide6.QtCore import QTimer
from main_window import Ui_MainWindow

def convert2QImage(img):
    height, width, channel = img.shape
    return QImage(img, width, height, width * channel, QImage.Format_RGB888)

class MainWindow(QMainWindow, Ui_MainWindow):
    def __init__(self):
        super(MainWindow, self).__init__()
        self.setupUi(self)
        self.model = torch.hub.load('C:/Users/pc/Desktop/yolov5-5.0', 'custom', 'runs/train/exp2/weights/best.pt', source='local')
        self.timer = QTimer()
        self.timer.setInterval(10)
        self.video = None
        self.bind_slots()

    def bind_slots(self):
        self.imgButton.clicked.connect(self.open_image)
        self.videoButton.clicked.connect(self.open_video)
        self.timer.timeout.connect(self.video_pred)

    def image_pred(self, file_path):
        results = self.model(file_path)
        image = results.render()[0]
        return convert2QImage(image)

    def open_image(self):
        self.timer.stop()
        file_path = QFileDialog.getOpenFileName(self, dir="VOCData/images", filter="*.jpg;*.png;*jpeg")
        if file_path[0]:
            file_path = file_path[0]
            qimage = self.image_pred(file_path)
            self.input.setPixmap(QPixmap(file_path))
            self.output.setPixmap(QPixmap.fromImage(qimage))

    def open_video(self):
        file_path = QFileDialog.getOpenFileName(self, dir="C:/Users/pc/Desktop", filter="*.mp4")
        if file_path[0]:
            file_path = file_path[0]
            self.video = cv2.VideoCapture(file_path)
            self.timer.start()

    def video_pred(self):
        ret, frame = self.video.read()
        if not ret:
            self.timer.stop()
        else:
            frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            self.input.setPixmap(QPixmap.fromImage(convert2QImage(frame)))
            results = self.model(frame)
            image = results.render()[0]
            self.output.setPixmap(QPixmap.fromImage(convert2QImage(image)))

if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)
    window = MainWindow()
    window.show()
    app.exec()
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