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摘 要：随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图像识别领域取得了显著成就，尤其在火焰烟雾识别这一公共安全关键应用中具有重要意义，广泛应用于火灾预警、工业安全监控等领域。本文介绍了一种基于深度学习YOLOv8算法的火焰烟雾识别系统。该系统选用YOLOv8算法作为核心识别模型，并采用PyQt5框架开发了用户友好的图形用户界面（GUI）。YOLOv8算法凭借其在实时检测中的高效性和高准确率，在快速精确地识别火焰烟雾方面展现出显著优势；而PyQt5则为用户提供了一个直观且交互性良好的操作环境，使得监测和管理变得更加简便有效。通过这种结合最新算法与人性化设计的方式，该系统旨在提高对火焰烟雾事件的响应速度和准确性，从而更好地保障公共安全。
本文首先介绍了火焰烟雾识别技术的发展历程和深度学习在该领域的应用，并对YOLO系列算法进行了综述。接着，详细阐述了系统的设计方案，包括系统架构、数据预处理、模型设计以及界面设计。在系统实现部分，描述了环境搭建、模型训练、界面实现以及系统测试的过程。通过实验，验证了基于YOLOv8算法训练的模型在不同场景下的火焰烟雾识别性能，包括识别精度、召回率和推理速度。实验结果表明，该系统在保持较高识别准确率的同时，能够实现快速的检测速度，满足实时火焰烟雾识别的需求。最后，本文总结了研究成果，并对未来的研究方向进行了展望。该研究不仅为实时火焰烟雾识别提供了一种有效的解决方案，也为深度学习在公共安全领域的应用提供了新的思路。
1 引言
随着城市化和工业化的快速发展，火灾事故频发，给人民生命财产安全带来了严重威胁。据国家消防救援局2022年数据显示，全国共接报火灾82.5万起，导致2053人死亡，2122人受伤，直接财产损失高达71.6亿元[1]。由此可见火灾对于人们生命财产安全带来的损害。而火焰作为火灾发生的重要视觉标志，火焰的快速识别检测对于火灾预警和处理具有重要意义[2]。
目前对于火灾事故的预防和早期发现，通常依赖于人工巡查和报警系统的被动响应，这种方法不仅消耗大量人力资源，而且覆盖面有限、反应速度较慢。因此，对于开发一种可靠且高效的智能火焰识别检测系统的需求日益增长。这种系统通过视频监控摄像头对潜在的火焰进行实时识别和判断，而实现这种识别判断的关键技术是目标检测技术，该技术已经在许多与公共安全相关的监控任务中得到应用。传统的目标检测方法通常依赖于手动提取特征，这种方法不仅计算量大，而且精度有限，难以满足对火灾检测的高精度和高实时性要求。因此，基于传统检测方法的火灾检测面临诸多挑战。与传统方法相比，深度学习模型能够自动学习特征，从而提供更准确的预测结果，并且在计算效率上也实现了显著提升。
YOLO算法作为深度学习目标检测领域的一种先进算法，具有诸多优势。它能够实现实时的目标检测，具有较快的检测速度，这对于火焰烟雾的快速识别至关重要。在火灾发生初期，能够及时发现火焰或烟雾并发出警报，可以为火灾救援争取宝贵的时间。同时，YOLO算法在检测精度上也有很好的表现，能够准确区分火焰烟雾和其他相似的图像特征，减少误报情况的发生。而且，YOLO算法的开源性和良好的可扩展性使得它能够方便地应用于火焰烟雾识别系统的设计和开发中。
本研究设计的基于深度学习YOLOv8的火焰烟雾识别系统能够对监控视频中的图像进行实时分析。与传统检测方法相比，它可以在火焰烟雾刚刚出现时就迅速识别出来，大大提高了火灾预警的及时性。同时，YOLOv8算法的高准确率能够有效降低误报率，避免因误报导致的资源浪费和不必要的恐慌，从而为火灾救援提供更准确的信息支持。
在公共安全领域，如商场、学校、交通枢纽等人员密集场所，以及工厂、仓库等火灾高风险场所，及时发现火焰烟雾对于保障人员安全和减少财产损失至关重要。该系统可以集成到现有的公共安全监控体系中，作为传统火灾检测设备的有力补充。它能够对监控区域进行全方位、不间断的火焰烟雾监测，一旦发现异常情况立即发出警报，提高公共安全监控的效率和可靠性。
火焰烟雾识别是深度学习技术在公共安全领域的一个重要应用方向。本研究通过设计基于YOLOv8算法的火焰烟雾识别系统，探索了深度学习技术在火灾防控领域的应用模式和方法。这将为后续相关研究提供参考和借鉴，促进深度学习技术在火灾预警、火灾定位、火灾蔓延预测等多个火灾防控环节的广泛应用，推动火灾防控技术的智能化发展。
从社会层面来看，该研究有助于提升整个社会的消防安全水平。通过更有效的火灾预警手段，可以减少火灾事故的发生概率和火灾造成的损失。这不仅能够保护人民的生命财产安全，还能维护社会的稳定和正常秩序，具有重要的社会价值。
国内在基于深度学习的火焰火灾检测系统设计方面取得了显著进展。随着智慧城市和物联网技术的发展，深度学习在火灾检测领域的应用逐渐成为应对火灾威胁的关键手段。国内研究者们提出了多种改进方法来解决现有火灾检测技术的局限性，尤其是在复杂背景下的火焰检测、城市火灾监控的高实时性要求以及小目标火焰检测等问题上，涌现出了多种创新算法。例如，有研究利用预训练模型如VGG16、InceptionV3和Xception进行火灾图像的分类，通过迁移学习减少了计算复杂度并提高了分类准确性。此外，为了解决模型在新任务上的性能下降问题，国内研究者还探索了“学习不忘”（Learning without Forgetting，LwF）策略，以保持模型在新任务上训练时原有任务的性能。在火焰检测技术的研究和应用方面，国内研究者提出了基于YOLO系列算法的火焰检测系统，以其出色的实时性和准确度，成为了当前研究的热点。随着技术的不断进步和创新，未来的火焰检测系统将更加智能、高效，为火灾预防和控制提供更有力的支持。
在国外，基于深度学习的火灾检测技术同样是一个活跃的研究领域。研究者们不仅关注于提高火灾检测的准确性，还致力于提升系统的实时性和鲁棒性。例如，国外研究者通过结合深度学习与传统特征提取方法，提高了火焰检测的性能。此外，国外研究者还重视构建大规模、多样化的数据集，以支持深度学习模型的训练和验证。例如，FLAME数据集提供了航拍图像和视频，用于野外火灾的识别和分割研究。在国外的研究中，深度学习模型的创新和优化也是一个重要方向，研究者们不断探索新的网络结构和训练策略，以提高火灾检测的效率和效果。例如，EFA-YOLO模型通过引入EAConv（Efficient Attention Convolution）和EADown（Efficient Attention Downsampling）两个关键模块，实现了高效的特征提取和下采样，显著提高了检测精度和推理速度。这些研究展示了深度学习在火灾检测中的潜力，尤其是在提高检测速度和准确性方面。此外，国外研究者也在烟雾检测算法设计中进行了创新，例如将YOLO V3的原主干网络替换为密集连接网络Densenet121，构成YOLO-Densebackbone网络，并进行在线图像增强操作[3]。这些研究不仅提高了火灾检测的准确性，还为实时监控和早期响应提供了技术支撑。
传统的火焰检测技术主要依赖于特征，Chen等[4]提出了一种基于颜色静态特征的火焰检测方法。该方法利用RGB三颜色通道的特性，结合火焰的无序度进行分析和检测。火焰通常具有特定的颜色范围（如红色、橙色和黄色），通过分析这些颜色特征，可以初步判断是否存在火焰。Wang等[5]在颜色静态模型的基础上，进一步引入了火焰图像连续帧的相似性分析。火焰在视频序列中具有动态特性，通过比较连续帧之间的相似性，可以更准确地识别火焰的运动特征，从而提高检测的准确性。陈磊等[6]提出了一种基于帧间差分法的火焰检测方法。该方法通过计算连续帧之间的差异，分离出火焰像素与背景像素。随后，采用分块处理的方法对火焰进行判别。这种方法能够有效减少背景干扰，提高火焰检测的效率。尽管传统方法在火焰检测中取得了一定的成果，但在复杂火焰场景中，这些方法仍存在较高的误检率和漏检率。例如，在背景颜色与火焰颜色相似的情况下，传统方法容易出现误检。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的火焰检测方法逐渐成为研究热点。这些方法通过卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，能够自动学习火焰图像的深层特征，从而提高检测的准确性和鲁棒性。
基于深度学习的方法表达能力较强, 可学习到火焰图像的深浅层信息。Muhammad等[7]提出了一种基于CNN的监控视频火焰检测架构。该方法利用CNN的强大特征提取能力，对火焰图像进行自动特征学习，从而实现火焰的准确检测。邓军等[8]提出了一种基于优化InceptionV1的视频火焰像素检测方法。通过改进InceptionV1网络结构，该方法能够在像素级对火焰进行检测，提高了火焰检测的精度。赵飞扬等[9]提出了一种改进的YOLOv3网络结构，用于火焰检测和提取。YOLOv3作为一种高效的目标检测算法，通过优化其网络结构，能够更好地适应火焰检测任务。文献[10]对轻量型网络架构MobileNet进行了修改，使其能够应用于工业环境中的火焰检测。MobileNet的轻量化设计使其在资源受限的环境中也能高效运行。文献[11]采用优化过的AlexNet，先在颜色空间上进行颜色分割，然后进行特征提取和分类。这种方法结合了颜色特征和深度学习的优势，提高了火焰检测的性能。文献[12]通过调整RetinaNet的训练策略和参数，使其在复杂环境下也能保持较高的检测率。RetinaNet作为一种单阶段检测器，通过优化其训练策略，能够有效提高火焰检测的鲁棒性。文献[13]使用K-means优化锚框大小后，再用YOLOv4检测火焰。优化后的YOLOv4能够降低误检率，提高火焰检测的准确性。文献[14]将CNN和最大相关最小冗余结合，提高了火焰检测性能和泛化能力。这种方法通过特征选择和优化，进一步提升了火焰检测的性能。
尽管基于深度学习的火焰检测方法在提高检测精度和鲁棒性方面取得了显著进展，但这些方法通常需要依赖高性能的计算平台。例如，基于YOLOv3的火焰检测框架需要使用Titan Xp显卡才能达到25帧/秒的速度。这限制了其在实际应用中的广泛部署，尤其是在资源受限的环境中。
综上所述，传统火焰检测技术在简单场景下能够取得一定效果，但在复杂场景中存在较高的误检率和漏检率。基于深度学习的火焰检测方法通过自动学习火焰图像的深层特征，显著提高了检测的准确性和鲁棒性，但仍面临计算资源需求高的挑战。未来的研究需要进一步优化深度学习模型，降低计算资源需求，以实现更高效、更实用的火焰检测系统。
本章通过对研究背景和意义的阐述，明确了本研究的必要性和紧迫性。同时，对国内外研究现状的分析，展示了当前该领域的研究进展和存在的挑战。这为后续章节的研究内容和技术方案的提出奠定了基础，指明了研究方向。
2 YOLO算法和PyQt5技术
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3 系统设计与实现
该火焰烟雾识别系统的开发主要由深度学习模型训练和可视化操作界面开发两部分组成，其开发流程如图3.1所示。
3.1 环境搭建
3.2 深度学习模型训练
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处理完成的数据集总共有14122张图片用于模型的训练阶段，而为了评估模型的泛化能力，还特别划分了3099张图片用于验证集，以及4306张图片用于测试集。这些图片涵盖了火焰烟雾数据集中的复杂场景，图片中既有室内也有室外，既有白天也有黑夜，确保了数据集的多样性和复杂性。在这些图片中，识别的目标类别包括“smoke”（烟雾）和“fire”（火焰），数据集中包含了超过7500个烟雾目标和9500个火焰目标，这为训练一个精准的火焰烟雾识别模型提供了丰富的样本。通过分析图3.3左上角的图表，我们可以看到各类别的样本数量非常充足，这有助于模型学习到不同情况下的火焰烟雾特征。而图3.3右上角的图表则展示了训练集中边界框的大小分布以及相应数量，这有助于我们了解火焰烟雾目标在图片中的尺寸变化，以及不同尺寸目标的频率。这些信息对于模型在处理不同大小的火焰烟雾时的准确性至关重要。图3.3左下角的图表描述了边界框中心点在图像中的位置分布情况，这有助于我们了解火焰烟雾在图片中的位置分布，是否均匀分布，或者倾向于集中在图片的某个区域。这对于模型在不同位置都能准确检测到火焰烟雾非常关键。最后，图3.3右下角的图表反映了训练集中目标高宽比例的分布状况，了解火焰烟雾目标的高宽比例分布对于模型的准确性至关重要，因为不同角度和形状轮廓的火焰烟雾可能会导致不同的高宽比。
3.3 可视化操作界面开发
基于深度学习的火焰烟雾识别系统的模块框图如图3.6所示。主要包括文件导入模块、检测模块、检测结果选择模块、检测结果表格模块和操作模块，共五大模块。文件导入模块负责让用户选择检测源，用户可以跟进需求选择检测图片、视频或开启视像头实时检测。检测模块则是核心模块，其通过加载训练好的深度学习模型对预处理过的检测源进行推理，在检测源上绘制目标推理框，并在系统界面的中心区域显示出来供用户参考。检测结果模块则是考虑到推理结果可能包含多个目标，用户可以通过该模块快速选择并定位到该目标，查看该推理目标的类型、置信度、位置坐标信息等，除此之外，该模块还统计了模型对本次检测源检测用时和检测结果中目标数量。检测结果表格模块则是以表格的形式记录了每个检测源的文件路径和每个目标的置信度等信息。用户通过点击操作模块中的“保存”，可以将本次检测结果保存至该项目目录下的Save_data文件夹里；“关闭”则是将该系统关闭。
首先是借助Qt Designer拖拽式放置控件进行界面设计。接着借助pyuic5工具将.ui文件转换为Python代码，以便在PyQt5应用程序中使用，经统计，共使用了11种不同类型的控件，数量最多的是QtWidgets.QLabel和QtWidgets.QLineEdit，各用了4个。最后，在PyQt5的Python代码中，加载.ui文件或转换后的Python代码，创建和管理控件实例，并编写相应的事件处理逻辑，如该设计中的图片、视频、摄像头加载和处理，检测对象的选择，检测目标置信度、位置坐标等信息的显示，以及检测结果的保存。与此同时，使用OpenCV库加载训练好的YOLO模型，并在模型推理后，对模型的输出进行解析，提取边界框、置信度和类别信息，在原始图像上绘制边界框和类别标签，并在相应输出窗口显示坐标信息等。
火焰烟雾识别系统基于PyQt5实现的逻辑如下，首先是加载UI布局文件Ui_MainWindow，并初始化应用程序的主窗口，设置按钮和下拉菜单的信号与槽，使得当用户进行操作时，程序能够响应并执行相应的函数，通过加载CSS文件来美化应用程序的界面；接着使用训练好的YOLO模型进行目标检测，检测结果包括目标的边界框、类别、置信度等信息，这些信息会显示在界面上的表格和图片预览区域。
用户可以通过“文件导入”区域的两个小图标分别选择图片检测和视频检测，检测流程如图3.7所示；通过模型推理后，具有检测框的检测结果将直接显示在左侧区域，而检测结果的信息则在“检测结果”区域输出，其中包括推理用时、目标数量、目标类型、置信度和目标坐标，而“目标选择”下拉框则可以选择要查看的目标对象，可以根据需要选择全部或者某个目标；在界面的左下方，则通过表格的形式清晰明了地输出检测的结果信息；界面右下方的“操作”区域的“保存”按钮可以将检测结果保存到本地，“退出”按钮则关闭该系统。
4 模型训练与指标分析
4.1训练的模型分析
如图4.1所示，本系统中训练的基于YOLOv8的火焰烟雾识别模型的精确率达到了77.6%，模型的召回率达到70.3%，与此同时，均值平均精确率达到了77.4%。
训练初期，模型的精确率较低，因为模型刚开始学习，尚未从训练数据中学习到足够的特征。随着训练的进行，精确率迅速上升，表明模型正在改进，更好地区分摔倒目标。在250轮之后，精确率的提高放缓，进入一个稳定阶段，这表明模型已经学习到大部分有用特征，并且性能正在趋于稳定。模型的精确率达到77.6%以上，说明模型在推理火焰烟雾目标时预测正类时较少出现错误，即产生的假正例较少，这意味着模型在识别特定目标时更加准确和可靠；且精确度较高表明模型在识别目标时具有较高的准确性，能够准确地区分目标和背景，减少误判。在目标检测任务中，高精确度通常意味着模型性能较好，因为它表明模型能够有效地识别和定位感兴趣的目标。
70.3%的召回率说明模型在火焰烟雾的推理上具有较高的检测覆盖，即模型能够检测到大多数的实际正类样本，这意味着模型在识别火焰烟雾目标方面具有较强的能力，能够捕捉到更多的目标对象；且较高的召回率表明模型在预测时较少错过正类样本，即漏检（Miss）的情况较少，这对于需要高检测敏感性的应用场景非常重要，在安防领域需要尽可能地检测出所有目标，该模型的高召回率能够基本满足这一需求。77.4%的均值平均精确率则说明模型在较高的IoU阈值下具有较好的检测性能，即模型能够更准确地定位火焰烟雾目标对象。
如图4.2为训练好的模型对于输入的图片的检测结果，可以看出图片中的烟雾和火焰都被检测出来了，即有2个火焰目标和2个烟雾目标。且图片中火焰和烟雾目标在远处较小较模糊，有土地和植被干扰。但该模型不仅能够在模糊背景的图片中检测出微小的目标，而且因为其较高的召回率，使得其能够尽可能地检测出所有的目标，对于严谨的消防和安全等领域，其具有较高的符合性，因此最终选择该YOLOv8训练的模型作为火焰烟雾识别系统的深度学习核心模型。
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