【目标检测】基于yolov5的火灾烟雾检测和识别(附代码和数据集)_烟雾检测公开数据集

写在前面：
首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。（专栏订阅用户订阅专栏后免费提供数据集和源码一份，超级VIP用户不在服务范围之内，不想订阅专栏的兄弟们可以私信我详聊）

“路虽远，行则将至；事虽难，做则必成。只要有愚公移山的志气、滴水穿石的毅力，脚踏实地，埋头苦干，积跬步以至千里，就一定能够把宏伟目标变为美好现实。”

文末附项目代码和数据集，请看检测效果：

1. 介绍

火灾烟雾检测和识别是指通过计算机视觉技术，对火灾现场的图像或视频进行分析，检测和识别是否存在烟雾和火灾等异常情况。该技术可以帮助及时发现火灾，并且可以避免人为巡检盲区和风险，提高火灾事故的预防和应对能力。火灾烟雾检测和识别的主要流程包括以下几个步骤：

• 图像采集：使用摄像头等设备采集火灾现场的图像或视频。
• 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像尺寸调整等处理，以提高检测精度和效率。
• 烟雾检测：采用目标检测算法，如YOLO、Faster R-CNN等，对预处理后的图像进行烟雾检测，以判断是否存在烟雾。
• 火灾识别：如果存在烟雾，