基于yolov5+pyside6开发的火灾烟雾警报图形化目标检测系统

904未经授权,禁止转载
人工智能编程语言深度学习机器学习目标检测图形化火灾烟雾报警系统图像处理语音警报自定义测试模型训练依赖安装视频检测置信度调节用户界面设计源码共享
详细介绍了一款基于图像识别技术的火灾烟雾报警系统,该系统可以检测图像中的火情并发出语音警报。系统开发使用了U5到7.0和PyI6平台,在安装独立环境后通过pip命令安装所需依赖库。系统提供了语音内容的自定义功能以及权重的修改,适用于用同平台版本训练的模型。通过视频检测和实时调整置信度来优化警报精度,同时还支持警报是否发声和视频是否保存的选项。此外,系统提供了QT的UI源文件,方便用户修改界面并实现界面属性配置。最终代码可以通过特定的转换程序生成。源码已分享至B站工房供用户下载。
讨论{{interaction.discussNum ? '(' + interaction.discussNum + ')' : ''}}
ad
发布
头像

{{ item.user.nick_name }} {{ EROLE_NAME[item.user.identity] }}

置顶笔记
讨论图
{{ item.create_time }}回复
  • 删除

    是否确认删除?

    确认
    取消
  • {{ item.is_top == 1 ? '取消置顶' : '置顶'}}

    已有置顶的讨论,是否替换已有的置顶?

    确认
    取消
{{ tag.text}}
头像
{{ subitem.user.nick_name }}{{ EROLE_NAME[subitem.user.identity] }}
{{ subitem.create_time }}回复
删除

是否确认删除?

确认
取消
发布
{{pageType === 'video' ? '讨论区抢占沙发,可获得双倍学分' :'讨论区空空如也,你来讲两句~'}}
发布
{{tips.text}}
{{ noteHeaderTitle }} 笔记{{ hasMyNote ? '我的笔记' : '记笔记' }}
{{ hasMyNote ? '我的笔记' : '记笔记' }}
优质笔记
更新于:{{ $dayjs.formate('YYYY-MM-DD HH:mm:ss', item.last_uptime*1000) }}
头像
{{ detail.username }}

公开笔记对他人可见,有机会被管理员评为“优质笔记”

{{ noteEditor.content.length }}/2000

公开笔记
保存
讲师头像
微智启
专注于深度学习yolov5的安装+训练,4年间,曾在电商平台帮大量用户处理过yolo相关问题,熟悉深度学习领域。
TA的课程
接下来播放:
自动连播