【工业场景】用YOLOv8实现火灾识别
火灾识别任务是工业领域急需关注的重点安全事项，其应用场景和背景意义主要体现在以下几个方面：
- 应用场景：
- 工业场所：在工厂、仓库等工业场所中，火灾是造成重大财产损失和人员伤亡的主要原因之一。利用火灾识别技术可以及时发现火灾迹象，采取相应的应急措施，保障人员安全和设施完好。
- 公共场所：在商场、酒店、学校等公共场所，火灾往往会给大量人员带来生命安全的威胁。通过火灾识别技术，可以提前发现火灾隐患，减少人员伤亡。
- 住宅区域：在住宅区域，火灾也是一种常见的安全隐患。应用火灾识别技术可以帮助居民及时发现火灾风险，保障家庭安全。
- 背景意义：
- 生命安全：火灾是一种极具破坏性的灾害，能够迅速蔓延并造成重大人员伤亡。通过火灾识别技术，可以及早发现火灾风险，最大限度地减少人员伤亡。
- 财产保护：火灾不仅对生命造成威胁，也给财产带来重大损失。应用火灾识别技术可以提前发现火灾隐患，采取措施避免财产损失。
- 社会稳定：火灾的发生会给社会带来恐慌和混乱，影响社会的稳定和发展。利用火灾识别技术可以提高社会安全感，维护社会秩序。
本文以YOLOv8为基础，设计研究了基于YOLOv8的火灾识别任务，提取各种场景下的火灾自动检测，包含完整数据介绍、训练过程和测试结果全流程。
若需要完整数据集和源代码可以私信。
目录
🌷🌷1.数据集介绍
👍👍2.火灾检测实现效果
🍎🍎3.YOLOv8识别火灾算法步骤
🍋3.1数据准备
🍋3.2模型选择
🍋3.3加载预训练模型
🍭🍭4.目标检测训练代码
⭐4.1训练过程
⭐4.2训练结果
🏆🏆5.目标检测推理代码
整理不易，欢迎一键三连！！！
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🌷🌷1.数据集介绍
火灾检测数据集总共包含42877张样本数据，其中训练集38590张，验证集4287张，部分影像展示如下：
label为txt格式的yolo目标检测格式，示例txt文件内容为：
训练验证比例可以自行调整，这里不赘述。
👍👍2.火灾检测实现效果
YOLOv8识别火灾的预测效果如下：
识别精度为78.8%，以AP50来计算。
注意，此数据集不包含烟雾，只识别火灾，也就是有烟雾没明火的场景不算火灾。
🍎🍎3.YOLOv8识别火灾算法步骤
通过目标检测方法进行火灾识别的方法不限，本文以YOLOv8为例进行说明。
🍋3.1数据准备
火灾检测数据集总共包含42877张样本数据，其中训练集38590张，验证集4287张。