基于YOLOv8的火灾识别项目|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!

简介: 本项目基于YOLOv8与PyQt5打造,实现图片、视频及摄像头实时火灾检测。包含2K+标注数据集、预训练权重、完整源码与教程,开箱即用。系统具备高性能、多输入支持与可视化界面,适合应急预警与安防监控场景,助力快速构建火灾识别系统。

基于YOLOv8的火灾识别项目|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!

在这里插入图片描述

🔥 支持图片、视频、摄像头等多种输入
🎮 图形界面操作简单直观
📦 搭配2K+标注数据集 + 已训练YOLOv8权重
📁 全套源码 + 可视化界面 + 教程文档一站式打包
💡 教你如何一步步构建自己的火灾识别系统!

项目摘要

本本项目集成了 YOLOv8 火灾检测模型PyQt5 图形界面工具,实现了包括图片、文件夹、视频与摄像头等多种输入方式的火灾检测功能。配套完整源码与训练流程说明,让你开箱即用、快速部署自己的火灾识别系统

🔥 YOLOv8 作为当前目标检测领域的领先模型,具备高准确率与快速响应特点,非常适用于实时火灾预警系统建设。
📦 本项目包含完整训练代码、2K 张精标注数据、已训练模型权重文件以及部署代码,并结合 PyQt5 提供简洁的用户操作界面。

前言

火灾每年造成大量人员伤亡与财产损失。传统火灾报警系统如烟雾探测器存在误报率高、部署限制大等问题。视觉识别技术为解决这一问题提供了新路径。

本项目目标是构建一套基于图像输入的火灾识别系统,能够部署于边缘计算设备,满足实时、准确、轻量、易部署的场景需求。

一、软件核心功能介绍及效果演示

✅ 功能列表

功能模块 说明
图片检测 支持上传任意图片进行火灾识别
文件夹批量检测 可选中文件夹批量识别并展示结果
视频检测 支持本地视频文件读取与逐帧识别
摄像头实时检测 可接入摄像头设备进行实时火灾检测
结果可视化 检测框实时绘制,标注火焰区域
PyQt5 GUI界面 交互式图形界面操作,用户零代码门槛
一键训练 提供从零开始训练的脚本和详细注释
模型导入导出 支持YOLOv8模型权重的加载与保存

二、软件效果演示

为了直观展示本系统基于 YOLOv8 模型的检测能力,我们设计了多种操作场景,涵盖静态图片、批量图片、视频以及实时摄像头流的检测演示。

(1)单图片检测演示

用户点击“选择图片”,即可加载本地图像并执行检测:

image-20250531134758056


(2)多文件夹图片检测演示

用户可选择包含多张图像的文件夹,系统会批量检测并生成结果图。

image-20250531134735831


(3)视频检测演示

支持上传视频文件,系统会逐帧处理并生成目标检测结果,可选保存输出视频:

image-20250531135042055


(4)摄像头检测演示

实时检测是系统中的核心应用之一,系统可直接调用摄像头进行检测。由于原理和视频检测相同,就不重复演示了。

image-20250531135056291


(5)保存图片与视频检测结果

用户可通过按钮勾选是否保存检测结果,所有检测图像自动加框标注并保存至指定文件夹,支持后续数据分析与复审。

image-20250531135110224

三、模型的训练、评估与推理

YOLOv8是Ultralytics公司发布的新一代目标检测模型,采用更轻量的架构、更先进的损失函数(如CIoU、TaskAlignedAssigner)与Anchor-Free策略,在COCO等数据集上表现优异。
其核心优势如下:

  • 高速推理,适合实时检测任务
  • 支持Anchor-Free检测
  • 支持可扩展的Backbone和Neck结构
  • 原生支持ONNX导出与部署

3.1 YOLOv8的基本原理

YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型,具备如下优势:

  • 速度快:推理速度提升明显;
  • 准确率高:支持 Anchor-Free 架构;
  • 支持分类/检测/分割/姿态多任务
  • 本项目使用 YOLOv8 的 Detection 分支,训练时每类表情均标注为独立目标。

YOLOv8 由Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布,在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往YOLO 版本的基础上,YOLOv8 引入了新的功能和优化,使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。

image-20250526165954475

YOLOv8原理图如下:

image-20250526170118103

3.2 数据集准备与训练

采用 YOLO 格式的数据集结构如下:

dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
├── labels/
│   ├── train/
│   └── val/

每张图像有对应的 .txt 文件,内容格式为:

4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757

分类包括(可自定义):有无火灾

image-20250531133939587

3.3. 训练结果评估

训练完成后,将在 runs/detect/train 目录生成结果文件,包括:

  • results.png:损失曲线和 mAP 曲线;
  • weights/best.pt:最佳模型权重;
  • confusion_matrix.png:混淆矩阵分析图。

若 mAP@0.5 达到 90% 以上,即可用于部署。

在深度学习领域,我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8训练过程中,主要包含三种损失:定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和动态特征损失(dfl_loss)。训练完成后,相关的训练记录和结果文件会保存在runs/目录下,具体内容如下:

image-20250531134005676

3.4检测结果识别

使用 PyTorch 推理接口加载模型:

import cv2
from ultralytics import YOLO
import torch
from torch.serialization import safe_globals
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel

# 加入可信模型结构
safe_globals().add(DetectionModel)

# 加载模型并推理
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)

# 获取保存后的图像路径
# 默认保存到 runs/detect/predict/ 目录
save_path = results[0].save_dir / results[0].path.name

# 使用 OpenCV 加载并显示图像
img = cv2.imread(str(save_path))
cv2.imshow('Detection Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。

result_000073

四.YOLOV8+YOLOUI完整源码打包

本文涉及到的完整全部程序文件:包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等(见下图),获取方式见【4.2 完整源码下载】:

4.1 项目开箱即用

作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重,读者可不用自行训练直接运行检测。

运行项目只需输入下面命令。

python main.py

读者也可自行配置训练集,或使用打包好的数据集直接训练。

自行训练项目只需输入下面命令。

yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=16 lr0=0.001

4.2 完整源码下载

在视频简介处:https://www.bilibili.com/video/BV15UTTzEEDF/

包含:

📦完整项目源码

📦 预训练模型权重

🗂️ 数据集地址(含标注脚本)

总结

本文介绍了一个基于YOLOv8的火灾识别系统,从模型训练到图形界面部署,全流程一站式打通,兼具实用性与工程性。项目主要亮点包括:

高性能检测模型:基于YOLOv8,支持Anchor-Free、轻量、推理速度快,适合部署于边缘设备;
多输入类型支持:支持图片、视频、摄像头实时检测,满足多种场景需求;
可视化操作界面:PyQt5构建图形界面,零代码操作,提升用户使用体验;
完整开箱即用资源包:包含2K+标注图像、训练代码、推理程序、UI前端、教程文档等;
训练与部署一体化:支持从零训练自己的模型,也可直接使用预训练权重部署使用。

🔥 本系统在应急预警、安防监控、智慧城市等领域具有广泛的落地价值。

本项目为火灾视觉识别提供了完整落地方案,希望能够帮助更多开发者与研究者快速构建自己的火灾识别系统。如需获取源码、数据集与教程,详见文末说明。欢迎交流合作,共同打造更智能的安全预警系统!

相关文章
|
算法 Java Apache
运筹优化工具库介绍(二)
运筹优化工具库介绍
1798 0
|
C++ 计算机视觉
OpenCV-巴特沃斯低通&高通滤波器(C++)
OpenCV-巴特沃斯低通&高通滤波器(C++)
562 0
|
算法 C++
OpenCV-白平衡(灰度世界算法)
OpenCV-白平衡(灰度世界算法)
707 0
|
4月前
|
数据安全/隐私保护 开发者 UED
HarmonyOSNext华为账号一键登录:3秒完成登录的黑科技!
HarmonyOS Next华为账号一键登录,基于OAuth 2.0协议,实现3秒极速登录,支持UnionID与真实手机号获取,提升用户体验并简化开发者用户体系搭建。适用于教育科普行业学习参考。
271 0
|
3月前
|
SQL Oracle 关系型数据库
比较MySQL和Oracle数据库系统,特别是在进行分页查询的方法上的不同
两者的性能差异将取决于数据量大小、索引优化、查询设计以及具体版本的数据库服务器。考虑硬件资源、数据库设计和具体需求对于实现优化的分页查询至关重要。开发者和数据库管理员需要根据自身使用的具体数据库系统版本和环境,选择最合适的分页机制,并进行必要的性能调优来满足应用需求。
128 11
|
IDE Java Maven
排查maven 冲突及解决方式
【9月更文挑战第25天】在开发过程中,Maven 冲突可能导致多种问题。本文介绍排查方法:查看错误日志中的提示信息;使用 `mvn dependency:tree` 命令检查依赖树;利用 IDE 工具进行依赖分析。解决冲突的方式包括:排除依赖、手动指定版本、更新依赖以及使用 Maven 插件如 Maven Enforcer Plugin 强制依赖一致性。处理时需确保项目稳定与兼容。
1183 2
|
10月前
|
存储 NoSQL Java
使用lock4j-redis-template-spring-boot-starter实现redis分布式锁
通过使用 `lock4j-redis-template-spring-boot-starter`,我们可以轻松实现 Redis 分布式锁,从而解决分布式系统中多个实例并发访问共享资源的问题。合理配置和使用分布式锁,可以有效提高系统的稳定性和数据的一致性。希望本文对你在实际项目中使用 Redis 分布式锁有所帮助。
577 5
|
传感器
Ardupilot — AP_RangeFinder代码梳理
Ardupilot — AP_RangeFinder代码梳理
232 0
|
小程序
如何通过二维码展示产品信息?
在草料二维码上搭建产品信息介绍系统,在二维码上展示图片、文字、音视频等宣传介绍内容,将二维码印制在产品实物或包装物料上,客户只需要用微信扫描二维码,即可随时随地查看图文并茂的介绍。
359 0