基于yolov10的烟雾明火检测森林火灾系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面+数据集

【算法介绍】

基于YOLOv10的烟雾明火检测森林火灾系统是一种先进的火灾预警系统，它结合了深度学习和计算机视觉技术，能够实时检测和分析森林中的烟雾和明火，从而有效预防和控制森林火灾的发生。

该系统主要基于YOLOv10模型进行构建，该模型具有出色的目标检测性能和实时性，能够准确识别视频或图像中的烟雾和明火特征。通过训练和优化，系统可以实现对森林区域的持续监控，并在检测到烟雾或明火时立即发出警报。

在实际应用中，该系统也可以通过二次开发，用无人机、摄像头等设备进行部署，实现对森林区域的全方位覆盖。当系统检测到烟雾或明火时，会自动触发警报机制，将火灾信息实时传输给相关部门和人员，以便他们迅速采取应对措施。

此外，该系统还具有用户友好的界面设计，方便用户进行监控和管理。用户可以通过简单的操作界面查看实时视频流、检测结果和历史记录等信息，从而更好地了解森林火灾的监测情况。

总之，基于YOLOv10的烟雾明火检测森林火灾系统是一种高效、准确、实时的火灾预警系统，它能够为森林火灾的预防和控制提供有力的技术支持，保障森林资源和人民生命财产的安全。

【效果展示】

【测试环境】

windows10
anaconda3+python3.10
torch==2.0.1+cu117
yolov10

【模型可以检测出类别】

Fire

Smoke

【相关数据集(非本文训练的数据集)】

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/85775558

源码会提供一个超过12w张超大数据集，这个只是推荐数据集参考一下

【部分实现源码】

import os
import sys
from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets
from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap
from PyQt5.QtWidgets import QFileDialog, QLabel, QApplication
import image_rc
import threading
import cv2
import numpy as np
import time
from Yolov10Detector import *class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):signal = QtCore.pyqtSignal(str, str)def setupUi(self):self.setObjectName("MainWindow")self.resize(1280, 728)self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(self)self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")self.detector=Noneself.weights_dir = './weights'self.picture = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.picture.setGeometry(QtCore.QRect(260, 10, 1010, 630))self.picture.setStyleSheet("background:black")self.picture.setObjectName("picture")self.picture.setScaledContents(True)self.label_2 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 81, 21))self.label_2.setObjectName("label_2")self.cb_weights = QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget)self.cb_weights.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 241, 21))self.cb_weights.setObjectName("cb_weights")self.cb_weights.currentIndexChanged.connect(self.cb_weights_changed)self.label_3 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 72, 21))self.label_3.setObjectName("label_3")self.hs_conf = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)self.hs_conf.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 181, 22))self.hs_conf.setProperty("value", 25)self.hs_conf.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)self.hs_conf.setObjectName("hs_conf")self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change)self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)self.dsb_conf.setGeometry(QtCore.QRect(200, 100, 51, 22))self.dsb_conf.setMaximum(1.0)self.dsb_conf.setSingleStep(0.01)self.dsb_conf.setProperty("value", 0.3)self.dsb_conf.setObjectName("dsb_conf")self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change)self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)self.dsb_iou.setGeometry(QtCore.QRect(200, 160, 51, 22))self.dsb_iou.setMaximum(1.0)self.dsb_iou.setSingleStep(0.01)self.dsb_iou.setProperty("value", 0.45)self.dsb_iou.setObjectName("dsb_iou")self.dsb_iou.valueChanged.connect(self.dsb_iou_change)self.hs_iou = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)self.hs_iou.setGeometry(QtCore.QRect(10, 160, 181, 22))self.hs_iou.setProperty("value", 45)self.hs_iou.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)self.hs_iou.setObjectName("hs_iou")self.hs_iou.valueChanged.connect(self.iou_change)self.label_4 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 130, 72, 21))self.label_4.setObjectName("label_4")self.label_5 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 210, 72, 21))self.label_5.setObjectName("label_5")self.le_res = QtWidgets.QTextEdit(self.centralwidget)self.le_res.setGeometry(QtCore.QRect(10, 240, 241, 400))self.le_res.setObjectName("le_res")self.setCentralWidget(self.centralwidget)self.menubar = QtWidgets.QMenuBar(self)self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 1110, 30))self.menubar.setObjectName("menubar")self.setMenuBar(self.menubar)self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(self)self.statusbar.setObjectName("statusbar")self.setStatusBar(self.statusbar)self.toolBar = QtWidgets.QToolBar(self)self.toolBar.setToolButtonStyle(QtCore.Qt.ToolButtonTextBesideIcon)self.toolBar.setObjectName("toolBar")self.addToolBar(QtCore.Qt.TopToolBarArea, self.toolBar)self.actionopenpic = QtWidgets.QAction(self)icon = QtGui.QIcon()icon.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/1.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.actionopenpic.setIcon(icon)self.actionopenpic.setObjectName("actionopenpic")self.actionopenpic.triggered.connect(self.open_image)self.action = QtWidgets.QAction(self)icon1 = QtGui.QIcon()icon1.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/2.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.action.setIcon(icon1)self.action.setObjectName("action")self.action.triggered.connect(self.open_video)self.action_2 = QtWidgets.QAction(self)icon2 = QtGui.QIcon()icon2.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/3.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.action_2.setIcon(icon2)self.action_2.setObjectName("action_2")self.action_2.triggered.connect(self.open_camera)self.actionexit = QtWidgets.QAction(self)icon3 = QtGui.QIcon()icon3.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/4.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.actionexit.setIcon(icon3)self.actionexit.setObjectName("actionexit")self.actionexit.triggered.connect(self.exit)self.toolBar.addAction(self.actionopenpic)self.toolBar.addAction(self.action)self.toolBar.addAction(self.action_2)self.toolBar.addAction(self.actionexit)self.retranslateUi()QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(self)self.init_all()

【使用步骤】
（1）首先根据官方框架https://github.com/THU-MIG/yolov10安装教程安装好yolov10环境，并安装好pyqt5
（2）切换到自己安装的yolov10环境后，并切换到源码目录，执行python main.py即可运行启动界面，进行相应的操作即可

【提供文件】
python源码
yolov10m和yolov0x的pytorch模型
训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)
测试图片（在test_img文件夹下面）
数据集放谷歌云盘在weights\模型说明.txt里面

【源码下载地址】

关注下方名片并回复【firc9】即可获取下载方式