充电桩火灾识别 电动车烟雾火灾检测 分割识别报警系统

简介

Fire是一款基于计算机视觉与人工智能技术的智能系统，可实时检测火焰及烟雾。该系统通过邮件发送即时警报，有效提升安全防护等级，助力避免火灾事故的发生。

核心功能

• 基于YOLO算法的火焰与烟雾实时检测
• 可视化边界框与语义分割蒙层叠加
• 附带检测截图的邮件警报推送
• 可配置邮件冷却间隔（防骚扰机制）
• 支持视频流/摄像头实时接入
• 多线程邮件发送优化性能

安装指南

环境要求

• Python 3.8 或更高版本
• Pip 包管理工具
• 预训练YOLOv11模型（best.pt）
• OpenCV及其他依赖库

部署步骤

cdFireAlertAI

2. 安装依赖包：

   pipinstall-rrequirements.txt

3. 下载YOLO模型权重文件（best.pt）至项目目录

4. 配置邮件凭证（建议使用谷歌应用专用密码）：

   server.login("your_email@gmail.com","Your Password")

5. 启动系统：

   python fire_alert_ai.py

使用说明

基础示例

修改视频源路径（支持本地文件或摄像头ID）：

video_capture=cv2.VideoCapture('sample.mp4')

运行检测程序后，触发警报时将自动发送邮件：

python fire_alert_ai.py

关键代码段

邮件警报函数：

send_email("receiver_email@example.com",frame)

目标处理逻辑：

forbox,track_id,class_id,maskinzip(bounding_boxes,tracking_ids,detected_class_ids,segmentation_masks):# 检测逻辑处理

效果演示

技术架构

• 开发语言: Python
• 框架与工具库:
  • OpenCV
  • cvzone
  • ultralytics (YOLO)
  • NumPy
  • smtplib
  • threading