使用 Yolov8 Flask 自定义训练实时火灾和烟雾检测

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 近年来，人工智能和机器学习的进步彻底改变了包括公共安全在内的各个行业。这些技术在火灾和烟雾检测方面取得了显著进展，这对于早期预警系统和高效的应急响应至关重要。实现这一目标的最有效方法之一是将YOLOv8强大的目标检测能力与基于Python的轻量级Web框架Flask的灵活性相结合。它们共同构成了一个通过视频流实现的强大实时火灾和烟雾检测解决方案。 本文开发了一个专门用于火灾和烟雾检测的自定义训练YOLOv8模型。用于此训练的数据集可在Kaggle上找到，如果需要重新训练模型，训练脚本也可供使用。 数据集： https://www.kaggle.com/code/deepaknr/yolov8-fire-and-smoke-detection?source=post_page-----79058b024b09-------------------------------- 训练脚本： 实际示例：使用YOLOv8和Flask进行火灾和烟雾检测 假设一个实际场 ………………………………