2025年12月1日
基于深度学习的火焰检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
摘要： 基于深度学习的火焰检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集) 本文介绍了一款基于YOLO系列算法的火焰检测系统，旨在解决传统检测方法效率低、现有系统操作复杂等问题。系统集成YOLOv5/v8/v11/v12多版本模型，支持图片、视频及实时摄像头检测，提供可视化交互界面和参数调节功能。通过实验对比，YOLO12n精度最高（mAP40.6%），YOLO11n速度最优（56.1ms）。系统采用Python3.10开发，前端使用PyQt5，数据库为SQLite，实现了"检测-管理-训练"闭环，有效降低了技术门槛，提升了火焰检测的实用性和扩展性。 阅读全文
posted @ 2025-12-01 15:02 Coding茶水间 阅读(322) 评论(0) 推荐(2)