【源码】基于Python和YOLOv8的火灾报警器检测系统

项目简介

火灾是突发性灾害，严重威胁人们生命财产安全，传统火灾报警器存在适应性差、误报率高等问题。本项目借助Python和YOLOv8框架，运用深度学习的图像识别与目标检测技术，实现对火灾报警器的准确识别与状态判断，提升火灾报警系统智能化水平，为火灾防控提供有效方案。

项目的主要特性和功能

1. 多模型适配：可适配YOLOv8的“目标检测”和“实例分割”模型，加载对应权重（.pt）文件即可自适应加载。
2. 多模式识别：支持图片、视频、摄像头实时识别三种模式。
3. 结果保存导出：能保存导出三种识别结果，避免手动导出的卡顿和爆内存问题，识别完成自动保存导出。
4. 界面自定义：可自定义Web前端系统的标题、背景图等。
5. 功能丰富：支持检测结果表格显示、置信度和IOU阈值手动调节、自定义加载权重文件、Excel导出检测结果数据。
6. 数据处理完善：负责加载和处理数据集，包含YOLO格式的标签和图像，具备数据增强和缓存功能。
7. 训练灵活：实现YOLO模型训练流程，可设置训练参数，处理数据集路径。
8. 模块化设计：项目结构清晰，各功能部分独立且易于维护。

安装使用步骤

1. 下载源码文件：先下载本项目的源码文件。
2. 准备环境：安装Python、PyTorch、Ultralytics YOLO等必要依赖库，可参考全套项目环境部署视频教程（零基础手把手教学）和安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程链接（零基础手把手教学）。
3. 数据处理：依据数据集格式，对图像和标签进行预处理，确保模型能正确读取数据。本项目数据集名为“Go Fur It”，含4015幅图像，涵盖142个类别。
4. 模型训练：设置训练轮数、批次大小等训练参数，按手把手YOLOv8训练视频教程（零基础小白有手就能学会）进行模型训练。暂不提供权重文件（best.pt），需按教程训练后实现相应效果。
5. 模型预测：加载训练好的模型，对输入图像、视频或通过摄像头进行实时预测，获取火灾报警器检测结果。
6. 结果可视化：利用Streamlit等工具，将预测结果可视化展示给用户，支持自定义修改Web前端系统的标题、背景图等。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】