基于 YOLOv8 + PyQt5 的红外热成像烟火火灾识别检测系统
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一、项目背景与意义
在当今社会，火灾事故频繁发生，给生命和财产安全带来了巨大威胁。传统的火灾检测方法在一些复杂环境下存在检测不及时、准确率低等问题。红外热成像技术能够通过检测物体发出的红外辐射来感知温度变化，在火灾早期预警方面具有独特优势。结合先进的目标检测算法 YOLOv8 和强大的 GUI 开发框架 PyQt5，构建一个高效、直观的红外热成像烟火火灾识别检测系统具有重要的现实意义。
二、核心技术简介
（一）YOLOv8
YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一种先进的目标检测算法，具有速度快、精度高的特点。它采用了单阶段检测的思想，能够在一次前向传播过程中完成目标的分类和定位。YOLOv8 基于深度学习网络架构，通过大量的标注数据进行训练，能够准确地识别出图像或视频中的烟火火灾目标。
（二）PyQt5
PyQt5 是 Python 语言的一个 GUI 开发框架，它提供了丰富的界面组件和功能，能够方便地创建交互式的用户界面。使用 PyQt5 可以将 YOLOv8 的检测结果以直观的方式展示给用户，同时还能实现图像和视频的加载、参数设置等功能。
三、系统主要功能
（一）数据加载
系统支持加载红外热成像图像和视频文件，用户可以通过简单的操作选择要检测的数据源。
（二）烟火火灾识别检测
利用 YOLOv8 算法对加载的红外热成像数据进行实时处理，准确识别出其中的烟火火灾目标，并在图像或视频上标注出目标的位置和类别。
（三）结果展示
通过 PyQt5 构建的用户界面，将检测结果以直观的方式展示给用户。界面上会显示原始的红外热成像数据以及标注后的图像或视频，同时还可以显示检测到的目标数量、置信度等信息。
（四）交互功能
用户可以在界面上进行一些交互操作，如暂停、继续检测，调整检测参数等，以满足不同的使用需求。
四、应用场景
（一）工业领域
在石油化工、电力等行业，可用于监测设备和生产环境中的火灾隐患，及时发现并预警烟火火灾事故。
（二）森林消防
通过无人机搭载红外热成像设备，获取森林的红外图像，利用本系统进行实时监测，有助于及时发现森林火灾的早期迹象。
（三）建筑消防
在大型建筑物中，安装红外热成像摄像头，结合本系统可以对建筑物内部进行实时监控，提高火灾预警的及时性和准确性。
五、项目价值
作为毕业设计或课程大作业，该项目具有较高的综合性和实用性。它涵盖了深度学习、计算机视觉、GUI 开发等多个领域的知识和技术，能够锻炼学生的综合实践能力和创新能力。同时，项目的成果具有一定的实际应用价值，有望为火灾检测和预警领域做出贡献。