基於 YOLOv8 的智能火災識別系統設計與實現

摘要

隨着城市化進程的加快，火災事故頻發，傳統依賴煙霧傳感器或温感設備的報警方式在複雜環境中存在響應滯後、誤報率高、覆蓋範圍有限等問題。近年來，計算機視覺與深度學習技術的快速發展，使得基於圖像的火災自動識別成為智慧消防領域的重要研究方向。

本文圍繞一個基於 YOLOv8 的火災識別系統展開，系統性介紹了從數據集構建、模型訓練、性能評估，到 PyQt5 圖形化檢測系統落地部署的完整流程。項目支持圖片、視頻、文件夾與攝像頭等多種輸入形式，並提供完整源碼、訓練腳本和已訓練權重，真正實現開箱即用。

源碼下載與效果演示

嗶哩嗶哩視頻下方觀看：
https://www.bilibili.com/video/BV15UTTzEEDF/

一、項目背景與技術選型

1.1 火災視覺識別的現實意義

在實際場景中，火災往往具有以下特點：

• 初期火焰面積小、煙霧不明顯
• 場景複雜（工廠、倉庫、林區、地下空間）
• 對實時性要求極高

傳統傳感器難以在複雜環境中全面覆蓋，而視頻監控系統早已廣泛部署，如果能直接基於監控畫面進行智能分析，將大幅降低系統建設成本。

因此，基於深度學習的火災圖像檢測技術，具備以下優勢：

• 無需額外硬件改造
• 可遠程集中部署
• 支持全天候自動監測
• 易於與現有安防系統融合

1.2 為什麼選擇 YOLOv8？

YOLO（You Only Look Once）系列模型在實時目標檢測領域佔據主流地位，而 YOLOv8 作為 Ultralytics 發佈的最新一代模型，在工程實踐中表現尤為突出：

• Anchor-Free 架構，簡化訓練與調參
• 更輕量的網絡結構，推理速度更快
• 支持 ONNX / TensorRT 導出，便於部署
• 官方維護，生態成熟

在火災檢測這種 “實時 + 高精度” 場景下，YOLOv8 是非常理想的選擇。

二、系統整體架構設計

本項目採用“模型推理層 + 圖形界面層”的分層設計思想，整體架構如下：

┌──────────────┐
│  輸入數據源   │  圖片 / 視頻 / 攝像頭
└──────┬───────┘
       │
┌──────▼───────┐
│ YOLOv8 推理層 │  PyTorch / Ultralytics
└──────┬───────┘
       │
┌──────▼───────┐
│ 結果後處理層 │  NMS / 置信度篩選
└──────┬───────┘
       │
┌──────▼───────┐
│ PyQt5 GUI層  │  可視化顯示 / 交互
└──────────────┘

系統既可以作為研究原型，也可直接作為工程部署版本使用。

三、數據集構建與標註規範

3.1 數據集來源與規模

項目中使用的火災數據集包含 2000+ 張圖像，覆蓋多種真實場景：

• 室內火災
• 室外明火
• 工業環境
• 林區與草地火焰

數據集中同時包含不同光照、煙霧干擾、遮擋等複雜情況，增強模型的泛化能力。

3.2 YOLO 數據格式説明

採用標準 YOLO 檢測數據格式，目錄結構如下：

dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
├── labels/
│   ├── train/
│   └── val/

標籤文件為 .txt，每一行表示一個目標：

class_id x_center y_center width height

座標均為相對比例，便於模型在不同分辨率下訓練。

四、YOLOv8 模型訓練流程詳解

4.1 訓練環境配置

• Python ≥ 3.8
• PyTorch ≥ 1.13
• Ultralytics YOLOv8
• CUDA（推薦，支持 GPU 加速）

4.2 模型訓練命令

基於官方 YOLOv8 CLI，訓練流程非常簡潔：

yolo detect train \
  data=fire.yaml \
  model=yolov8n.pt \
  epochs=100 \
  batch=16 \
  imgsz=640

其中：

• fire.yaml：數據集配置文件
• yolov8n.pt：輕量化預訓練模型
• epochs：訓練輪次

4.3 訓練結果評估指標

訓練完成後，系統會自動生成以下結果文件：

• results.png：loss 與 mAP 曲線
• confusion_matrix.png：混淆矩陣
• weights/best.pt：最佳權重

當 mAP@0.5 達到 90% 以上 時，即可滿足大多數工程應用需求。

五、模型推理與檢測效果展示

5.1 Python 推理示例

模型加載與推理代碼如下：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("best.pt")
results = model("test.jpg", conf=0.3, save=True)

返回結果包含：

• 檢測類別
• 置信度
• 邊界框座標

並自動保存標註後的圖像。

5.2 多種輸入模式支持

系統支持以下檢測模式：

• 📷 單張圖片檢測
• 📁 文件夾批量檢測
• 🎥 視頻逐幀檢測
• 📡 攝像頭實時檢測

滿足科研、教學與實際部署的多種需求。

六、PyQt5 圖形界面系統設計

6.1 為什麼要做 GUI？

相比命令行工具，圖形界面具有明顯優勢：

• 非技術人員可直接使用
• 適合演示、彙報與教學
• 更符合實際工程交付形態

6.2 界面功能模塊

PyQt5 界面主要包括：

• 輸入源選擇區
• 檢測結果顯示區
• 參數設置區
• 保存與導出控制區

所有操作均通過按鈕完成，真正實現 零代碼檢測。

七、工程化與部署實踐

7.1 項目開箱即用設計

項目已完成完整工程封裝，包含：

• 完整源碼
• 已訓練權重
• 數據集
• UI 文件
• 教程文檔

運行只需一行命令：

python main.py

7.2 應用場景分析

該系統可應用於：

• 智慧消防監控
• 工業安全巡檢
• 林火預警系統
• 智慧園區安防

並可進一步結合邊緣計算設備（如 Jetson、RK3588）實現本地化部署。

八、總結與展望

本文完整介紹了一個基於 YOLOv8 的火災識別系統工程實踐，從算法模型到 GUI 應用，從訓練流程到部署方案，打通了視覺檢測系統的完整鏈路。

項目的核心價值在於：

• 🔥 模型性能可靠
• 🧠 系統結構清晰
• 🧰 工程落地性強
• 📦 資源完整，開箱即用

未來可在以下方向繼續拓展：

• 火焰 + 煙霧多類別聯合檢測
• 時序建模降低誤報率
• 邊緣端輕量化推理優化
• 與報警系統聯動

希望本文能為從事 計算機視覺、智慧消防、AI 工程實踐 的開發者提供參考與幫助，也歡迎交流與合作，共同推進智能安全技術的落地應用。