申请/专利权人：广东工程职业技术学院

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-05-14

公开（公告）号：CN118038012A

主分类号：G06V10/25

分类号：G06V10/25;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/766;G06F9/50

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开

摘要：本发明公开了一种基于YOLOv5的火灾图像检测系统，涉及火灾图像识别技术领域，包括：YOLOv5火灾图像检测系统模块，用于管理数据，图像或火灾目标检测功能模块，用于图像或火灾目标检测，目标结果描述展示功能模块，用于目标结果描述，上传或预测处理后图像放大查看功能模块，用于上传或预测处理后图像，加载模型，用于训练和计算图像。通过使用YOLO‑V5训练出来的预测模型，部署到本地的电脑设备上，从而能够在无网络的状态下使用Web端网页，进行上传图像检测，这样也可提高检测的速度，给用户带来更好的使用体验，针对现有的火灾图像检测需求，使用了目前比较先进的技术，能给用户更好的效果，使得检测效果更有先进性和实时性。

主权项：1.一种基于YOLOv5的火灾图像检测系统，其特征在于，包括：YOLOv5火灾图像检测系统模块1，用于管理数据；图像或火灾目标检测功能模块2，用于图像或火灾目标检测；目标结果描述展示功能模块3，用于目标结果描述；上传或预测处理后图像放大查看功能模块4，用于上传或预测处理后图像；加载模型5，用于训练和计算图像；检测火灾目标模块6，用于检测火灾目标；记录目标信息模块7，用于记录目标信息；查看图像模块8，用于查看图像；展示效果图模块9，用于展示效果图；展示信息结果模块10，用于展示信息结果；所述YOLOv5火灾图像检测系统模块1与图像或火灾目标检测功能模块2之间双向信号连接，所述YOLOv5火灾图像检测系统模块1与目标结果描述展示功能模块3之间双向信号连接，所述YOLOv5火灾图像检测系统模块1与上传或预测处理后图像放大查看功能模块4之间双向信号连接，所述图像或火灾目标检测功能模块2、加载模型5、检测火灾目标模块6与展示效果图模块9之间双向信号连接，所述目标结果描述展示功能模块3、加载模型5、检测火灾目标模块6、记录目标信息模块7与展示信息结果模块10之间双向信号连接，所述上传或预测处理后图像放大查看功能模块4、加载模型5、检测火灾目标模块6与查看图像模块8之间双向信号连接。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东工程职业技术学院 一种基于YOLOv5的火灾图像检测系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD