基于YOLOv8的森林烟雾火焰检测 附源码 数据集

在森林火灾的早期预防和控制中，森林烟雾火焰检测技术发挥着至关重要的作用。本技术通过先进的传感器和图像识别系统，实时监测森林区域中的烟雾和火焰异常，快速响应可能的火灾发生。森林烟雾火焰检测不仅提高了火灾响应效率，还大大降低了因火灾造成的生态和财产损失。该系统结合了气象数据分析，可以在极端天气条件下提前发出预警，确保森林资源的安全与可持续管理。对于保护生态环境、保障公共安全具有重要意义，是现代森林管理不可或缺的技术手段。

![检测结果](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/36535dc5d6c2436aa76a03e3615ee824.png

数据集介绍

选用1000张互联网上获取的森林烟雾火焰数据，并将其标注为yolov8格式。数据集获取方式见文末

训练环境

训练环境采用YOLOv8

pip install Ultralytics

主要代码

names:
- Fire
- default
- smoke
nc: 3
roboflow:
  license: CC BY 4.0
  project: fire-wrpgm
  url: https://universe.roboflow.com/custom-thxhn/fire-wrpgm/dataset/8
  version: 8
  workspace: custom-thxhn
test: test/images
train: ../train/images
val: valid/images

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.yaml')  # build a new model from YAML
# Load a model
model = YOLO('yolov8n.pt')  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data=r'datasets\fire-8\data.yaml', epochs=100, imgsz=640)

训练结果

训练结果如下

关键词

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资源获取

基于YOLOv8的森林烟雾检测系统