摘要：随着智能家居与计算机视觉技术的不断发展，家庭环境中的消防安全监测逐渐成为研究热点。传统火灾报警方式大多依赖温度传感器、烟雾传感器等硬件设备，存在响应范围有限、误报率较高以及缺乏可视化信息等问题。针对上述不足，本文设计并实现了一种基于YOLOv8的家居场景火焰烟雾检测系统，通过目标检测技术对图像、视频及摄像头画面中的火焰和烟雾目标进行实时识别，以提升家庭场景下火灾隐患预警的智能化水平。
论文概述
本文以YOLOv8目标检测算法为核心，结合火焰与烟雾数据集完成模型训练与优化，并构建了完整的检测系统。系统在功能上集成了用户登录注册、图像检测、视频检测、摄像头实时检测、检测结果展示、语音报警以及检测记录存储与统计分析等模块。为提升系统的实用性与交互体验，本文采用PySide6实现可视化界面，使用SQLite数据库保存用户信息与检测记录，从而形成了集检测、预警、管理与分析于一体的应用平台。
在系统实现过程中，本文重点对模型推理流程、界面交互逻辑以及检测结果管理机制进行了设计。系统能够根据检测结果自动识别火焰或烟雾类别，给出对应的风险等级，并通过界面提示、日志记录和语音播报等方式实现多形式预警。同时，系统支持对历史检测数据进行分类统计与趋势分析，为后续的家庭安全管理与火灾风险研究提供数据支撑。实验结果表明，该系统在典型家居场景下能够较为准确地完成火焰和烟雾目标识别，具有较好的实时性与应用可行性。
总体而言，本文完成了一个面向家居场景的火焰烟雾智能检测系统的设计与实现，验证了深度学习目标检测技术在家庭消防安全监测中的应用价值。该系统不仅提高了火灾隐患识别的效率，也增强了检测结果的直观性和可管理性。未来可进一步从数据集扩充、模型轻量化、边缘设备部署以及多传感器融合等方向展开研究，以进一步提升系统在复杂环境中的检测精度、稳定性和实际应用能力。
统计信息
论文目录
配套项目
项目代码：基于YOLOv8面向家居场景的火焰烟雾图像识别系统 需要另外购买。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
论文编号：Doc-13
原创声明：本项目为原创作品
开源协议
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