【工业场景】用YOLOv8实现烟雾识别

烟雾识别任务的应用场景主要主要体现在以下几个方面：

1. 火灾预警：烟雾是火灾的早期信号，通过烟雾识别技术可以及时发现火灾并及时采取应急措施，减少火灾对人员和财产的损失。

2. 工业安全监测：在工业生产过程中，烟雾可能是一些危险化学品泄露或燃烧产生的，通过烟雾识别可以实时监测工业环境中的烟雾情况，确保工作人员的安全。

3. 空气质量监测：烟雾是空气中的一种污染物，通过对烟雾含量的监测和识别，可以评估空气质量，及时采取措施改善环境质量。

4. 智能安防监控：在监控系统中集成烟雾识别技术，可以提高安防监控的智能化水平，及时发现异常情况，保障人员和财产的安全。

        烟雾识别的应用可以提高安全性和生活质量，预防灾难和事故的发生，保护人们的生命和财产安全。

         本文以YOLOv8为基础，设计研究了基于YOLOv8的烟雾识别任务，提取各种场景下的烟雾自动检测，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请私信。

目录

🌷🌷1.数据集介绍

👍👍2.烟雾检测实现效果

🍎🍎3.YOLOv8识别烟雾算法步骤

🍋3.1数据准备

🍋3.2模型选择

🍋3.3加载预训练模型

🍋3.4输入数据组织

🍭🍭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！！！

送你们一条美丽的--分割线--

🌷🌷1.数据集介绍

        烟雾检测数据集总共包含19208张样本数据，其中训练集18240张，验证集1968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.烟雾检测实现效果

        YOLOv8识别烟雾的预测效果如下：

识别精度为54.9%，以AP50来计算。

注意，此数据集只识别烟雾，不包含火灾，也就是有明火的场景下只检测烟雾，不识别火焰。

🍎🍎3.YOLOv8识别烟雾算法步骤

        通过目标检测方法进行烟雾识别的方法不限，本文以YOLOv8为例进行说明。

🍋3.1数据准备

        烟雾检测数据集总共包含19208张样本数据，其中训练集18240张，验证集1968张。

        从以上两组图可以看到，烟雾数据集正负样本分布不是很均衡，这也是识别精度不高的主要原因。

数据组织结构：

----fire_dataset
       ----images
                ----train
                ----val
        ----labels
                ----train
                ----val

 images/train文件夹如下：