求个火灾烟雾检测程序基于OPENCV的

tenetyz 2013-09-29 11:38:43

谁有源代码提供参考一下，急用。自己写的老是报错，已经心力交瘁了。有人有吗？

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赵4老师 2013-09-30

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先编译链接调试OpenCV自带的相关例子代码。

stereoMatching 2013-09-30

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我手上没现成的，不过我知道有两个网站你可以参考看看如何切割foreground和background--不能用在静态的图上 http://mateuszstankiewicz.eu/?p=189 如何检测火焰和烟雾的方法 http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/TOREYIN1/ 看起来不会太难，待我手上的问题处理完后应该会尝试挑战这个问题不过这很可能是两，三个月之后的事情了

生生不息的海龟 2013-09-30

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做程序的最大功底就是耐心，有了耐心，什么都能做好

这是一篇硕士论文，主要是用OpenCV去自动识别是否有火灾发生

基于深度学习的屋内烟雾检测方法是一个使用Python开发的项目，它利用卷积神经网络（CNN）等深度学习技术来分析视频或图像数据，以实时检测房间内是否存在烟雾。这一系统通常用于火灾预警和家庭安全监控领域，能够及时通知用户并采取相应措施以防止火灾发生。主要特性和功能可能包括： 1. **实时监控**：通过连接到网络摄像头，系统可以实时分析视频流，检测疑似烟雾的区域。 2. **高准确率检测**：利用深度学习模型强大的特征提取能力，即使在复杂背景或不同光照条件下也能准确识别烟雾。 3. **报警系统**：在检测到烟雾时，系统可以通过声音、光信号或其他通讯手段发出警报。 4. **数据分析**：记录检测历史，为数据分析提供支持，帮助改善检测算法。 5. **模型训练与优化**：提供界面或工具用于定期重新训练深度学习模型，以适应新的环境条件或提高检测效果。 6. **多平台部署**：能够在不同操作系统上运行，包括Windows、Linux等，以及在移动设备上的部署能力。 7. **用户交互界面**：提供友好的用户界面，允许用户查看实时视频、检测结果和管理报警设置。技术栈通常涉及： - Python编程语言：作为主要的后端逻辑和算法实现语言。 - 深度学习框架：如TensorFlow或PyTorch，用于构建和训练烟雾检测的卷积神经网络模型。 - 图像处理库：如OpenCV，用于视频流的捕获、图像预处理和分析。 - 前端技术：HTML, CSS, JavaScript，用于构建用户交互界面（如果需要的话）。部署方式可能包括： - 本地部署：在家庭或办公室的计算机系统中配置环境运行系统。 - 云服务部署：将深度学习模型部署到云服务器，使其能够处理来自多个地点的视频流。该系统对于住宅区、办公楼、商场等公共场所的安全管理非常关键。它不仅可以提高火灾预防的效率和响应速度，还可以减少因误报而造成的资源浪费。此外，系统的实时监控和报警机制也大大提高了人们的生命财产安全。随着人工智能技术的进步，未来这个系统可能会集成更多高级功能，例如结合温度传感器数据进行联合判断，或者使用物联网（IoT）技术实现更广泛的智能家庭安全监控系统。

本教程基于OpenCV4.6版本进行讲解，会使用python/c++/c#等多种开发语言。并结合冈萨雷斯《数字图像处理》第四版的教材，由浅入深的贯穿数字图像处理的低级、中级、高级等阶段。图像的低级过程比如图像预处理以减少噪声、对比度增强和图像锐化等等。图像的中级处理涉及诸如分割等任务，中级过程的特点是其输入通常是图像，但其输出是从这些图像中提取的属性（例如，边缘、轮廓和单个对象的身份）。更高级的处理涉及“理解”一组已识别对象，如图像分析，模板匹配、模式识别等等。会涉及所有基础且重要的图像处理方法，其中讲解的每个理论点、函数方法等都会辅以案例进行补充，以使得读者达到不光知道怎么用、更要了解为什么用的程度。

基于YOLOv5的神经网络训练用于检测火灾初期的火焰和烟雾模型源代码+训练数据 Accelerate the engine.py 主要实现了使用TensorRT加速的YOLOv5目标检测模型的预处理、推理和后处理： serial.Serial：Python中的串口通信库，用于与外部设备进行数据通信。 cv2.rectangle：OpenCV中的函数，用于在图像上绘制矩形。 TRT_LOGGER、Runtime、Logger、deserialize_cuda_engine、create_execution_context、volume、nptype、get_binding_shape get_binding_dtype：TensorRT中的类和函数，用于构建和执行加速的深度学习推理引擎。 cuda.Device、make_context、Stream、pagelocked_empty和nptype：CUDA中的类和函数，用于在GPU上分配和操作内存。

烟雾数据集一个数据集，用于比较不同的基于非固定视频的火灾探测器的性能。每个视频文件都有一个关联的XML注释文件（采用怪异的OpenCv 2.4.9 XML格式）。我们不再更新此存储库。每个视频文件都有一个对应的XML文件，每个火焰周围都有规则的矩形。它们是OpenCv矩形定义。此XML是使用OpenCv 2.4.9生成的，此后未（可能不会）进行更新。 Rect（int x，int y，int width，int height）x和y是左上角。有关更多信息，请查看文档：参考： @inproceedings{huttner2017first, title={First response fire combat: Deep leaning based visible fire detection}, author={H{\"u}ttner, Valqu{\'\i}

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