摘要

一、绪论

1.1 课题背景及意义

1.2  国内外研究现状

1.3 研究内容和目标

二、相关理论及平台介绍

2.1  深度学习理论知识简要

2.2 卷积神经网络理论

2.3 YOLO 系列模型演进与 YOLOv8 优化特点

2.3.1 YOLO 系列模型发展历程

2.3.2 YOLOv8 在本系统中的应用价值

2.4 Flask 框架开发原理

2.5  基于B/S结构开发

三、基于 YOLOv8 的火灾烟雾目标检测算法设计与实现

3.1 引言

3.2 基于 YOLOv8 算法的模型设计

2.3.1 YOLO算法

3.2.1 YOLOv8 模型原理

3.2.2 数据预处理与增强

3.3 实验环境与结果分析

3.3.1 实验环境的配置

3.3.2 实验结果及其分析

四、 系统软件设计与实现

五、系统功能实现与测试

六 总结和展望

项目介绍

本项目设计并实现一套基于 YOLOv8 的火灾烟雾智能预警系统，依托深度学习目标检测技术弥补传统传感器探测范围受限、响应滞后等缺陷。系统采用 Flask 搭建后端服务，基于 B/S 架构实现 Web 端交互，支持图片、视频文件上传以及实时摄像头视频流接入。系统以 YOLOv8 模型作为核心推理模块，结合 HSV 颜色空间检测作为辅助识别方案，完成火焰与烟雾目标检测；后端实现图像预处理、模型推理、检测结果可视化绘制，生成带有时间戳与预警文字的标注画面，并以 JSON 格式标准化输出检测数据。系统完善异常捕获机制，具备良好容错性，检测结果可联动报警模块。经测试，系统推理速度快，能够适应工厂、商超、室内楼道等多种场景，可实现火灾早期烟雾预警，具备较高工程实用价值。

开发环境

开发语言：Python

Web 后端框架：Flask

深度学习框架：PyTorch

目标检测模型：YOLOv8

图像处理库：OpenCV

系统架构：B/S 架构

开发工具：PyCharm

运行环境：Python3.9 及以上、CUDA11.3、Windows/Linux

前端技术：HTML、JavaScript

支持定做：java/php/python/android/ 小程序 /vue/ 爬虫 /c#/asp.net

系统实现

图像处理模块负责视频帧的预处理和后处理工作。在预处理阶段，系统对输入图像进行缩放、归一化等操作，使其满足模型输入要求。后处理阶段使用OpenCV进行目标框绘制，通过自定义的中文绘制函数实现检测结果的中文标注，确保信息展示的本地化。系统还实现了帧缓存机制，平衡处理速度和资源占用。

图 5.1 系统界面

图 5.2 检测功能

论文参考