为了提高火灾预警系统的可靠性，结合YOLO人工神经网络及机器视觉检测技术对火焰进行检测研究。首先采集200张火焰图片及网上搜索1000张火焰图像作为训练集，人工对每一张图像的火焰区域打标签，然后搭建模型小、检测速度快的YOLOv5s神经网络模型，采用监督学习的方式训练系统，最后应用实训后的系统对火焰进行实时检测。实验结果发现，系统对火焰能实现实时监督，识别准确度较高，检测速度快，识别灵敏度高。
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