构建厨房灶火监控与提醒系统：基于NanoDet的深度学习目标检测解决方案

发布时间：2024-11-11 13:18

厨房火灾是家庭中常见的安全隐患之一，尤其是在煮饭、炒菜等日常厨房活动中，火源如果得不到及时监控，可能会造成极其严重的火灾事故。传统的火灾报警系统主要依赖于烟雾或温度传感器，但这些传感器并不适用于判断锅具的火源是否熄灭，或者火源是否处于安全范围内。

为了解决这一问题，本文提出了一种基于深度学习的厨房灶火监控与提醒系统，采用NanoDet（一个轻量级目标检测模型）来实时监测厨房灶火的状态，并通过UI界面将监控数据呈现给用户。通过对火源的检测，我们可以在火源过大、火源异常等情况下，及时发出警报并提醒用户关闭火源。

项目背景

项目目标

技术选型

项目结构

1. 数据采集与处理

数据集采集

数据增强

2. NanoDet模型训练

NanoDet简介

训练步骤

训练代码

训练后的模型评估与调优

3. UI界面设计

UI功能需求

PyQt5界面设计

4. 实时目标检测与报警

结语

本项目的目标是构建一个厨房灶火监控与提醒系统，具体功能如下：

火源检测：通过摄像头实时监测厨房灶台上的火源，判断火源是否处于安全状态。 警报提醒：当火源异常（例如火源过大或火源未熄灭）时，系统会发出警报提醒用户。 UI界面ÿ