在该项目中，对原始YOLO模型进行训练集数据收集、模型结构调整、超参数优化等步骤，使其能够准确高效地从视频或图像中识别出火源或其他火灾相关特征，以实现实时火警监测、预警等功能。

介绍

该代码库包含使用YOLOv8在实时视频中跟踪和检测火灾和烟雾的代码。该项目使用预训练的YOLOv8模型在给定的视频帧中识别火灾和烟雾的存在，并在后续帧中进行跟踪。

应用场景
火灾烟雾检测技术可以应用于各种公共场所，例如工厂、商场、学校、医院和住宅等。以下是一些可能的应用场景：

工业安全：

工厂和生产线常常涉及易燃物质，火灾和爆炸事故可能会对员工和设备造成严重损害。通过在工厂和生产线中安装火灾烟雾检测技术，可以及时发现潜在的火灾和烟雾危险并采取措施避免事故发生。

商场安全：

商场内人流量大，易引发火灾风险。火灾烟雾检测技术可在商场内部和外部进行布置，及时发现火灾和烟雾危险，提高商场安全性。

学校安全：

学校内有大量学生、老师和工作人员，火灾和烟雾危险较高。通过在学校内部和外部安装火灾烟雾检测技术，可以及时发现潜在火灾和烟雾危险，并采取措施避免事故发生。

医院安全：

医院是一个人员密集的场所，需要保证其安全性。火灾烟雾检测技术可在医院内部和外部进行布置，及时发现火灾和烟雾危险，提高医院安全性。

住宅安全：

住宅内也可能存在火灾和烟雾危险。通过在住宅内部和外部安装火灾烟雾检测技术，可以及时发现潜在火灾和烟雾危险，并采取措施保障住宅安全。

总之，火灾烟雾检测技术是一项非常重要的安全技术，可以应用于各种公共场所，提高场所的安全性。

火灾检测： 

 

• Install the dependecies（安装依赖）

pip install -e '.[dev]'

• Setting the Directory.（配置）

cd ultralytics/yolo/v8/detect

• Downloading a Weights from the Google Drive（下载权重）

gdown "https://drive.google.com/uc?id=1dCMIamv2XI7xx8ExWNXswDRBfvHhSKfH&confirm=t"

• Downloading a Sample Video from the Google Drive（下载案例视频）

gdown "https://drive.google.com/uc?id=1w0SLc5DqdY4s2KRQ9rw944_dx2UwRk5H&confirm=t"
gdown "https://drive.google.com/uc?id=1AVDY5a13cGdTd_0Wj1p93_xiFFEBcxIN&confirm=t"

• Run the code with mentioned command below.（运行）

!python predict.py model='best.pt' source='forestfire4.mp4'

结果：

 

结果

该项目能够以高准确性在实时视频中检测火灾和烟雾。通过在自定义数据集上微调YOLOv8模型，可以提高检测和跟踪性能。它可以作为更高级项目的起点，并且可以轻松地集成到大型的火灾和烟雾监测系统中。

#代码获取
 #技术交流，有偿
   #且耗子：QQ767172261