【目标检测】基于yolov5的火灾烟雾检测和识别(附代码和数据集)

写在前面：
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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，则使用图像分类算法，如卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等，对检测到的烟雾进行分类，以判断是否为火灾。
• 结果输出：将检测和识别结果输出到显示器、手机App等设备上，供相关人员参考和处理。

火灾烟雾检测和识别技术的应用场景包括商场、酒店、医院、工厂、机场等公共场所和工业领域等。在火灾预防和控制中&