基于YOLOv5、YOLOv8的火灾检测（超实用毕业设计项目）

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摘要：基于YOLOV5模型的火灾检测系统用于日常生活中检测与定位火灾目标，包括建筑火灾、森林火灾等。利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的火灾目标检测，另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用YOLOv5目标检测算法训练数据集，使用Pyqt5库来搭建前端页面展示系统。另外本系统支持的功能还包括训练模型的导入、初始化；检测置信分与检测后处理IOU阈值的调节；图像的上传、检测、可视化结果展示与检测结果导出；视频的上传、检测、可视化结果展示与检测结果导出；摄像头的图像输入、检测与可视化结果展示；已检测目标个数与列表、位置信息；前向推理用时等功能。

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一、基本介绍

近年来，机器学习和深度学习领域取得了巨大的进展，特别是深度学习方法在检测精度和速度方面相较传统方法表现更为优秀。YOLOv8（You Only Look One）是Ultralytics公司在YOLOv5算法基础上开发的一代新算法模型，支持图像分类、物体检测和实例分割等任务。YOLOv8作为当前领先水平的模型，在YOLO系列算法的成功基础上引入了多项创新和改进。其中包括全新的骨干网络、Anchor-Free检测头以及独特的损失函数，这些创新使得YOLOv8能够在各种硬件平台上高效运行，从CPU到GPU都表现出色。

二、环境搭建

1.打开项目目录，在搜索框内输入cmd打开终端

2.新建一个虚拟环境（conda create -n yolo8 python=3.8）

3.激活环境，安装ultralytics库（yolov8官方库），pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4.注意到这种安装方式只会安装cpu版torch，如需安装gpu版torch，

需在安装包之前先安装torch：pip install torch2.0.1+cu118 torchvision0.15.2+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html；
再，pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

5.安装图形化界面库pyqt5：pip install pyqt5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

整体界面简洁大方，大体功能包括训练模型的导入、初始化；置信分与IOU阈值的调节、图像上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；视频的上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；已检测目标列表、位置信息；前向推理用时。

YOLOv5（You Only Look Once Version 5）是一个高效的目标检测算法，是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。与其前身相比，YOLOv5在精度和速度上都取得了显著的提升。下面是YOLOv5的网络结构介绍：

1. 主干网络（Backbone Network）：

YOLOv5使用CSPNet（Cross Stage Partial Network）作为主干网络。CSPNet能够提高信息传递效率，加速训练和推理过程。主干网络主要由骨干网络（backbone）、FPN（Feature Pyramid Network）和PANet（Path Aggregation Network）组成，用于提取图像特征。

骨干网络（Backbone）：YOLOv5使用CSPDarknet53，它是Darknet网络的一个变种。CSPDarknet53包含多个卷积层和残差块，用于提取图像的高级特征。

FPN（Feature Pyramid Network）：FPN用于处理不同尺度的特征图，确保模型能够在不同尺度下检测目标。

PANet（Path Aggregation Network）：PANet用于进一步提高特征的语义信息，通过级联池化和卷积操作，将高级语义特征与低级细节特征进行融合。

2. YOLO头部（YOLO Head）：

YOLOv5使用CIOU（Complete Intersection over Union）损失函数，结合CIoU、Focal Loss和GIOU Loss来优化目标框的预测。YOLO头部由多层卷积组成，用于预测目标的类别、位置和置信度分数。

类别预测（Class Prediction）：使用softmax激活函数输出每个目标类别的概率分数。

位置预测（Bounding Box Prediction）：使用卷积层输出目标框的位置信息，包括中心坐标、宽度和高度。

置信度分数（Confidence Score）：表示模型对目标框的信心程度，用于筛选预测结果。

3. 网络输出和后处理（Network Output and Post-processing）：

网络输出是一个包含目标框信息的张量，每个目标框由类别、置信度分数和位置信息组成。YOLOv5使用非极大值抑制（NMS）来消除冗余框，确保每个目标只被检测一次。最终，模型输出被转换为最终的检测结果。

总的来说，YOLOv5的网络结构是一个高度优化的端到端目标检测系统，通过主干网络、YOLO头部和后处理步骤的组合，实现了在保持高准确性的同时提高了检测速度。这种结构使得YOLOv5成为处理实时目标检测任务的强大工具。

总结

具体效果可以参照b站：bilibili