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大家好，我是极智视界，本文来介绍 实战烟雾火焰检测。

本文介绍的 实战烟雾火焰检测项目，提供完整的可以一键执行的项目工程源码，获取方式有两个：

现在对于烟雾、火焰检测任务的要求场景比较多，比如山林防火、比如居民楼防火、比如绿地防火等等各种，因为一旦出现失控了的着火，往往带来的对于生命的灾难、对于财产的损失，都会是特别大的。这里采用深度学习目标检测的算法来对烟雾火焰进行检测，并进行项目分享。

项目提供完整的代码，包括了 torch 三方库、待检测图片、检测效果图、模型权重，以保证能够快速跑起来。在拿到项目代码后，进行开发环境的配置，用 Anaconda3 管理 py 环境 (这可能是我的习惯作风了，当然这是好的习惯)，如下，

# 安装Anaconda3的过程略过
# 采用conda来进行py环境的管理
conda create -n flamedet_py37 python=3.7

# 激活py环境
conda activate flamedet_py37

# 进入到项目目录
cd flamedet

# 使用py依赖
# 安装torch和torchvision ==> 我这里特意把这两个Package也放在项目里打包了
pip install 3rdparty/torch*

# 继续安装依赖
pip install -r requirement.txt

这样开发环境就安装好了。

接着可以使用提供好的一键执行执行推理脚本进行烟雾和火焰的检测，直接执行：

bash run_test.sh

这样是读取本地的图片进行检测，若是想要更换待检测的图片，可以在 py 脚本 flamedet_demo.py 的第 132 行进行修改，如下，

img = cv2.imread('./images/004.jpg')

下面展示了一些检测效果图，

可以看到，检测的效果还是不错的。

好了，以上分享了 实战烟雾火焰检测，并提供完整的项目源码。希望我的分享能对你的学习有一点帮助。

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