基于YOLOv11的实时烟雾与火灾检测系统Flare Guard
基于YOLOv11的实时烟雾与火灾检测系统Flare Guard
Flare Guard是一个基于YOLOv11的实时火灾与烟雾检测系统，能够在多种环境中快速准确地识别火灾和烟雾，为预防和应对火灾提供技术支持。本文将详细介绍该系统的架构、性能指标及应用场景。
项目背景与解决方案
火灾的早期检测对于减少损失和拯救生命至关重要。传统的传感器往往未能快速发现火灾，从而导致灾难性的后果。该项目利用先进的深度学习技术实现实时的火灾与烟雾检测。
Flare Guard是一个前沿的实时火灾和烟雾检测系统，使用YOLOv11进行视频流中的快速识别。该系统通过Telegram/WhatsApp提供即时警报，且能够在多种环境中运行。
系统优势
- 实时检测：在GPU上处理帧的时间小于15ms（约30-60帧每秒）。
- 多平台警报：通过Telegram/WhatsApp即时发送带检测图像的通知。
- 高精度：80.6% 精度，71.7% 召回率，77% mAP@50。
- 环境鲁棒性：能够在低光、雾霾和拥挤区域运行。
- 可扩展部署：支持实时摄像头视频流和预录制视频。
数据集
该数据集包含9,463张标注图像，存放在Roboflow上，包含多种场景，旨在增强模型的鲁棒性。
数据集划分 | 图像数量 | 标注数量 |
|---|---|---|
训练集 | 9,156 | 27,468 |
验证集 | 872 | 2,616 |
测试集 | 435 | 1,305 |
类别：火灾、烟雾
标注格式：YOLOv11兼容的边界框
训练总结
该模型使用YOLOv11在火灾和烟雾图像数据集上进行了训练。训练在经过20轮后提前停止，因为在此之后模型未再显著改进。最佳结果出现在第92轮。
训练图表
（显示训练过程中的图表）
最终验证结果
指标 | 数值 |
|---|---|
精度（P） | 0.806 |
召回率（R） | 0.717 |
mAP@50 | 0.770 |
mAP@50-95 | 0.492 |
类别特定的性能
类别 | 精度 | 召回率 | mAP@50 | mAP@50-95 |
|---|---|---|---|---|
火灾 | 0.813 | 0.806 | 0.828 | 0.513 |
烟雾 | 0.800 | 0.629 | 0.711 | 0.472 |
安装与使用
安装
cd Real-Time
pip install ultralytics
推理
要对测试图像使用训练好的模型进行推理，运行：
yolo detect predict model=models/best_nano_111.pt source=data/house.png conf=0.35 iou=0.1
输出结果如下：
（显示推理结果的图片）
要使用摄像头进行实时推理：
yolo detect predict model=models/best_nano_111.pt source=0 conf=0.35 iou=0.1 show=True
应用场景
工业生产与工厂监控：在生产车间和工厂中，火灾隐患时常存在。Flare Guard能够通过实时监控视频流，帮助安全管理人员实时检测到火灾或烟雾的初期迹象，及时发出警报，防止火灾扩大。
建筑工地安全：建筑工地是人员密集、设备复杂的地方，火灾发生的风险较高。Flare Guard通过智能的摄像头监控和YOLOv11检测，可以在不依赖传统传感器的情况下，实现高效、实时的火灾检测。
智能城市与公共安全：Flare Guard可以与城市视频监控系统集成，在公共场所进行火灾与烟雾检测。例如，地铁站、机场、商场等人流密集的公共场所，使用Flare Guard可以提高火灾预警的效率，保障公共安全。
化学实验室与危险品存储区：在实验室和危险品存储区域，火灾和烟雾的检测尤为重要。Flare Guard能够精准识别火灾和烟雾的发生，尤其是在化学反应产生的特殊烟雾中，传统火灾报警系统可能难以识别，而YOLOv11能够有效应对这些挑战。
住宅安全：在家庭住宅中，火灾是最常见的灾害之一。使用Flare Guard进行家庭火灾监控，能够提供即时的警报，帮助家庭成员尽早发现火灾并疏散逃生，减少火灾带来的损失。
未来发展前景
随着深度学习技术的不断发展，YOLOv11和类似的目标检测算法将不断被优化，Flare Guard的检测精度和应用范围也将不断拓展。未来，Flare Guard有可能在以下几个方面取得更大的突破：
智能化升级：随着人工智能技术的发展，Flare Guard可能将集成更多智能算法，如行为识别、异常模式识别等，使系统不仅能够检测火灾和烟雾，还能根据环境变化预测火灾的风险。
更高效的硬件支持：目前，Flare Guard依赖于GPU加速进行推理，未来可以与更高效的硬件设备（如边缘计算设备、定制的AI芯片等）结合，进一步提高实时检测的速度和效率。
跨平台集成与协作：随着技术的不断进步，Flare Guard有望与更多智能家居系统、工业自动化设备以及公共安全网络进行集成，实现更加智能的跨平台协作。
增强的数据分析功能：通过不断积累的检测数据，Flare Guard可以利用数据分析和机器学习技术进一步优化模型的表现，提升检测的准确性和响应速度。
全球应用与本地化：随着技术的普及，Flare Guard的应用领域将逐渐扩展到全球范围。为了满足不同地区的需求，Flare Guard将进一步进行本地化开发，支持更多语言、适应不同环境的挑战，并符合不同国家的安全规范。
结论
Flare Guard作为一个基于YOLOv11的实时火灾与烟雾检测系统，在实时性、准确性和多平台警报等方面都展现出了强大的优势。随着智能化、硬件优化和数据分析等技术的不断进步，Flare Guard有望成为未来火灾预警系统的重要组成部分，为保护人们的生命安全、减少财产损失以及提升环境安全做出巨大贡献。