基于yolov8的火焰检测 程序流程图

### 基于 YOLOv8 的火焰检测程序流程图 基于 YOLOv8 的火焰检测程序通常涉及多个阶段，包括数据准备、模型设计与配置、训练过程以及部署后的推理操作。以下是整个流程的详细描述及其对应的流程图示例。 #### 流程概述 1. **数据收集与预处理** 需要收集大量的火焰和烟雾图像作为输入数据，并对其进行标注以便用于监督学习[^2]。这些数据会被划分为训练集、验证集和测试集。 2. **模型选择与配置** 根据实际需求调整 `model_yaml` 文件中的参数设置。例如，如果计划使用标准版本的 YOLOv8，则应将路径指向默认配置文件；而当引入额外模块（如 SE 注意力机制）时，则需指定相应的自定义 YAML 路径[^3]。 3. **模型训练** 利用上述整理好的数据集来训练选定架构下的目标检测器实例。此过程中会不断优化权重直至达到预期性能水平为止。 4. **导出ONNX格式并转换成RKNN形式** 训练完成后可将最终版权衡网络保存下来并通过工具链转化为其他框架支持的形式——比如 ONNX 或者 RKNN ——从而方便后续移植到嵌入式设备上运行[^4]。 5. **集成至整体系统中完成实时监测功能实现** 将经过适配后的轻量化预测引擎嵌入进硬件平台内部之后即可启动在线推断服务以持续监控环境状况变化情况。 --- #### 示例代码片段展示部分核心环节逻辑结构： ```python import torch from ultralytics import YOLO # 加载预先训练好或者微调过的YOLO v8模型 def load_model(model_path, device='cpu'): model = YOLO(model_path).to(device) return model # 执行单张图片上的对象识别任务 def detect_fire(image_tensor, model): results = model.predict([image_tensor], conf=0.7)[0].boxes.xyxy.cpu().numpy() return results if __name__ == "__main__": # 初始化模型 yolov8_model = load_model('path/to/best.pt', 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 对新采集的数据做前向传播计算获取边界框坐标位置信息列表 detected_bounding_boxes = detect_fire(new_image_data, yolov8_model) ``` --- #### 图形化表示 (伪 UML 序列图样式): ``` +-------------------+ | 用户界面 | | |----> 开始按钮按下事件触发 ----> +-------+----------+ | V +-------+----------+ | 数据读取 | | （摄像头/存储卡）|<-- 获取当前帧 ----------------- +-------+----------+ | V +-------+----------+ | 图像增强&标准化 | | 处理 |<-- 缩放尺寸 & 归一化像素值 ----- +-------+----------+ | V +-------+----------+ | 推送至GPU/CPU | | 运算单元 |<-- 准备就绪信号 --------------- +-------+----------+ | V +-------+----------+ | 检测算法执行 | | 使用YOLOv8 |<-- 输入特征映射矩阵 ---------- +-------+----------+ | V +-------+----------+ | 结果解析显示 | | 绘制矩形标记区域 |<-- 输出分类标签及置信度 -------- +-------------------+ ``` ---