“家庭烟火识别系统”是一款基于 YOLO 目标检测算法开发的智能视觉识别软件，专注于在家庭场景中实时、准确地检测明火与烟雾，助力火灾早期预警。系统采用模块化架构，界面基于 PyQt5 构建，简洁直观、操作便捷。支持多种输入源，包括本地摄像头、图片、视频文件以及网络视频流，灵活适配不同使用环境。系统已集成多个训练好的烟火检测模型，可直接部署使用，同时开放数据接口，支持用户替换自定义数据集进行模型再训练，满足个性化或特定场景下的识别需求。适用于智能家居、家庭安防、社区监控等多种应用场景。

功能1：支持多种输入源，包括本地摄像头、图片文件、视频文件及网络视频流（如RTSP）
功能2：支持实时烟火检测，在视频流中动态框出明火与烟雾目标并显示置信度
功能3：支持可视化交互界面，基于 PyQt5 开发，操作简洁、信息清晰
功能4：支持自定义检测参数，如置信度阈值、NMS IoU 阈值等，灵活调整识别灵敏度
功能5：支持检测结果导出，可保存带标注框的图像或视频用于回溯分析
功能6：支持模型热替换与再训练，用户可加载自定义数据集重新训练并部署新模型

https://blog.csdn.net/u011425939/article/details/156642319?spm=1011.2415.3001.5331