کانال تلگرام پشتیبانی تلگرام شماره تماس پشتیبانی: 0930 395 3766
ورود ثبت نام

آموزش تشخیص آتش و دود ساختمان با OpenCV، Keras و CNN

Building Fire & Smoke Detection with OpenCV, Keras, and CNN

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
توضیحات دوره: آموزش ساخت سیستم های تشخیص حریق و دود با استفاده از OpenCV، Keras و شبکه های عصبی کانولوشنال آموزش ساخت سیستم تشخیص حریق با استفاده از OpenCV آموزش ساخت مدل تشخیص حریق با استفاده از Keras و شبکه عصبی Convolutional آموزش ساخت سیستم تشخیص دود با استفاده از OpenCV Learn. آموزش سیستم تشخیص دود با استفاده از Keras و شبکه عصبی کانولوشنال آموزش ایجاد زنگ هشدار با استفاده از gTTS یاد بگیرید چگونه زنگ هشدار را با سیستم های تشخیص آتش و دود ادغام کنید و هر زمان که آتش یا دود تشخیص داده شد زنگ بزند آموزش اصول اولیه سیستم تشخیص آتش و دود مانند آشنایی با موارد استفاده، محدودیت‌های فنی و فناوری‌هایی که مورد استفاده قرار خواهند گرفت، نحوه عملکرد سیستم‌های تشخیص آتش و دود را بیاموزید. این بخش شامل جمع آوری داده ها، پیش پردازش داده ها، آموزش مدل، استقرار مدل، شناسایی خروجی می شود. در مورد سیستم های تشخیص آتش و دود پیش نیازها: هیچ تجربه قبلی در تشخیص اشیا لازم نیست دانش اولیه در پایتون

به دوره آموزشی Building Fire Smoke Detection with OpenCV خوش آمدید. این یک دوره جامع مبتنی بر پروژه است که در آن گام به گام نحوه ساخت یک سیستم تشخیص آتش و دود با استفاده از OpenCV، Keras و شبکه های عصبی کانولوشنال را یاد خواهید گرفت. سیستم تشخیص همچنین مجهز به زنگ هشدار خواهد بود که هر زمان که آتش یا دود تشخیص داده شود زنگ خواهد زد. این دوره ترکیبی عالی بین تشخیص اشیا و دید کامپیوتری است و آن را به فرصتی ایده آل برای تمرین مهارت های برنامه نویسی خود با ساخت پروژه هایی با برنامه های کاربردی دنیای واقعی تبدیل می کند. در جلسه معرفی، اصول اولیه یک سیستم تشخیص حریق و دود، مانند آشنایی با موارد استفاده از آن، فناوری های مورد استفاده و برخی چالش های فنی را خواهید آموخت. سپس در جلسه بعدی با نحوه عملکرد سیستم های تشخیص حریق و دود آشنا می شوید. این بخش جمع آوری داده ها، پیش پردازش، آموزش مدل، استقرار مدل، و تشخیص آتش یا دود را پوشش می دهد. قبل از شروع پروژه، مجموعه داده های آتش و دود را از Kaggle دانلود خواهیم کرد، داده ها حاوی صدها یا حتی هزاران تصویر هستند که در آن آتش یا دود وجود دارد، ما از آن داده ها برای آموزش مدل تشخیص خود استفاده خواهیم کرد. پس از آماده شدن همه چیز وارد قسمت پروژه می شویم. در بخش اول نحوه ساخت یک سیستم تشخیص حریق با استفاده از OpenCV و Keras به صورت گام به گام راهنمایی می شود. سپس در بخش دوم پروژه، با استفاده از OpenCV و شبکه های عصبی کانولوشن، یک سیستم تشخیص دود می سازید. هنگامی که این سیستم‌های تشخیص ساخته شدند، ما همچنین یک سیستم اعلان ایجاد می‌کنیم تا در صورت مشاهده آتش‌سوزی یا دود به مردم هشدار دهد، برای کامل‌تر کردن آن، یک سیستم هشدار را یکپارچه خواهیم کرد که به محض تشخیص آتش‌سوزی یا دود خاموش می‌شود. . حتی هیجان انگیزتر، ما از کتابخانه متن به گفتار برای ایجاد صدای سفارشی برای زنگ استفاده خواهیم کرد. در پایان، در پایان دوره، تست سیستم تشخیص حریق و دود را انجام خواهیم داد. دو هدف آزمایشی وجود خواهد داشت که ما عمدتاً روی آنها تمرکز خواهیم کرد، آن ها آزمایش عملکرد است که در آن کارایی و دقت سیستم تشخیص آتش و دود را در شرایط مختلف ارزیابی خواهیم کرد و آزمایش هشدار که در آن قابلیت اطمینان و اثربخشی هشدار را ارزیابی خواهیم کرد. سیستمی است که به سرعت به کاربران در مورد حوادث احتمالی آتش سوزی یا دود هشدار می دهد.

اول از همه، قبل از ورود به دوره، باید این سوال را از خود بپرسیم: چرا باید یک سیستم تشخیص آتش و دود بسازیم؟ خوب، پاسخ من این است: سیستم‌های تشخیص آتش و دود برای محافظت از جان و اموال حیاتی هستند، زیرا هشدارهای اولیه در مورد خطرات احتمالی را ارائه می‌دهند و امکان تخلیه و مداخله به موقع را فراهم می‌کنند. علاوه بر این، این سیستم ها می توانند با فعال کردن واکنش سریع و اقدامات مهار، به کاهش اثرات مخرب آتش سوزی کمک کنند. علاوه بر این، در محیط‌هایی که نظارت انسانی غیرعملی یا خطرناک است، مانند تأسیسات صنعتی یا مناطق دورافتاده، سیستم‌های خودکار تشخیص آتش و دود برای اطمینان از ایمنی و امنیت ضروری هستند. علاوه بر این، با توسعه سیستم تشخیص آتش و دود خودمان، بینش‌های ارزشمندی در مورد اصول اساسی بینایی رایانه و یادگیری ماشین به دست می‌آوریم و به ما قدرت می‌دهد تا با طیف گسترده‌ای از چالش‌های دنیای واقعی در این زمینه مقابله کنیم.

در زیر مواردی وجود دارد که می‌توانیم انتظار داشته باشیم از این دوره یاد بگیریم:

  • اصول اساسی سیستم تشخیص حریق و دود را بیاموزید، مانند آشنایی با موارد استفاده، محدودیت‌های فنی، و فناوری‌هایی که استفاده می‌شود

  • با نحوه عملکرد سیستم های تشخیص آتش و دود آشنا شوید. این بخش شامل جمع آوری داده ها، پیش پردازش داده ها، برچسب گذاری داده ها، آموزش مدل، استقرار مدل، و تشخیص خروجی می شود

  • با نحوه باز کردن وب کم با استفاده از OpenCV آشنا شوید

  • با نحوه پخش ویدیو با استفاده از OpenCV آشنا شوید

  • با نحوه یافتن و دانلود مجموعه داده آتش و دود از Kaggle آشنا شوید

  • با نحوه ساخت سیستم تشخیص حریق با استفاده از OpenCV آشنا شوید

  • با نحوه آموزش مدل تشخیص حریق با استفاده از Keras و شبکه عصبی کانولوشنال آشنا شوید

  • با نحوه ساخت سیستم تشخیص دود با استفاده از OpenCV آشنا شوید

  • با نحوه آموزش سیستم تشخیص دود با استفاده از Keras و شبکه عصبی کانولوشنال آشنا شوید

  • با نحوه ایجاد زنگ هشدار با استفاده از gTTS آشنا شوید

  • با نحوه ادغام هشدار با سیستم های تشخیص دود آتش سوزی آشنا شوید و هر زمان که آتش یا دود شناسایی شد زنگ هشدار را به صدا درآورید

  • با نحوه انجام تست عملکرد در سیستم‌های تشخیص آتش و دود آشنا شوید

سرفصل ها و درس ها

معرفی Introduction

  • مقدمه دوره Introduction to the Course

  • فهرست مطالب Table of Contents

  • این دوره برای چه کسانی در نظر گرفته شده است؟ Whom This Course is Intended for?

ابزارها، IDE و مجموعه داده ها Tools, IDE, and Datasets

  • ابزارها، IDE و مجموعه داده ها Tools, IDE, and Datasets

مقدمه ای بر سیستم های تشخیص آتش و دود Introduction to Fire & Smoke Detection Systems

  • مقدمه ای بر سیستم های تشخیص آتش و دود Introduction to Fire & Smoke Detection Systems

سیستم های تشخیص آتش و دود چگونه کار می کنند؟ How Fire & Smoke Detection Systems Work?

  • سیستم های تشخیص آتش و دود چگونه کار می کنند؟ How Fire & Smoke Detection Systems Work?

نصب OpenCV، Numpy و Keras Installing OpenCV, Numpy, and Keras

  • نصب OpenCV، Numpy و Keras Installing OpenCV, Numpy, and Keras

باز کردن وب کم با استفاده از OpenCV Opening Webcam Using OpenCV

  • باز کردن وب کم با استفاده از OpenCV Opening Webcam Using OpenCV

پخش ویدیو با استفاده از OpenCV Playing Video Using OpenCV

  • پخش ویدیو با استفاده از OpenCV Playing Video Using OpenCV

یافتن و دانلود مجموعه داده آتش از Kaggle Finding & Downloading Fire Dataset From Kaggle

  • یافتن و دانلود مجموعه داده آتش از Kaggle Finding & Downloading Fire Dataset From Kaggle

آموزش مدل تشخیص حریق با Keras و شبکه عصبی کانولوشنال Training Fire Detection Model with Keras & Convolutional Neural Network

  • آموزش مدل تشخیص حریق با Keras و شبکه عصبی کانولوشنال Training Fire Detection Model with Keras & Convolutional Neural Network

سیستم تشخیص حریق ساختمان با OpenCV Building Fire Detection System with OpenCV

  • سیستم تشخیص حریق ساختمان با OpenCV Building Fire Detection System with OpenCV

تست سیستم تشخیص حریق Testing Fire Detection System

  • تست سیستم تشخیص حریق Testing Fire Detection System

یافتن و دانلود مجموعه داده دود از Kaggle Finding & Downloading Smoke Dataset From Kaggle

  • یافتن و دانلود مجموعه داده دود از Kaggle Finding & Downloading Smoke Dataset From Kaggle

آموزش مدل تشخیص دود با Keras و شبکه عصبی کانولوشنال Training Smoke Detection Model with Keras & Convolutional Neural Network

  • آموزش مدل تشخیص دود با Keras و شبکه عصبی کانولوشنال Training Smoke Detection Model with Keras & Convolutional Neural Network

سیستم تشخیص دود ساختمان با OpenCV Building Smoke Detection System with OpenCV

  • سیستم تشخیص دود ساختمان با OpenCV Building Smoke Detection System with OpenCV

تست سیستم تشخیص دود Testing Smoke Detection System

  • تست سیستم تشخیص دود Testing Smoke Detection System

ایجاد زنگ هشدار با gTTS Creating Alarm with gTTS

  • ایجاد زنگ هشدار با gTTS Creating Alarm with gTTS

یکپارچه سازی سیستم هشدار به سیستم تشخیص حریق Integrating Alarm to Fire Detection System

  • یکپارچه سازی سیستم هشدار به سیستم تشخیص حریق Integrating Alarm to Fire Detection System

یکپارچه سازی سیستم هشدار به دود Integrating Alarm to Smoke Detection System

  • یکپارچه سازی سیستم هشدار به دود Integrating Alarm to Smoke Detection System

نتیجه گیری و خلاصه Conclusion & Summary

  • نتیجه گیری و خلاصه Conclusion & Summary

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

آموزش تشخیص آتش و دود ساختمان با OpenCV، Keras و CNN
خرید اشتراک و دانلود خرید تکی و دانلود | 160,000 تومان (5 روز مهلت دانلود) زمان تقریبی آماده سازی لینک دانلود این دوره آموزشی حدود 5 تا 24 ساعت می باشد.
جزییات دوره
2.5 hours
21
Udemy (یودمی) udemy-small
16 فروردین 1403 (آخرین آپدیت رو دریافت می‌کنید، حتی اگر این تاریخ بروز نباشد.)
2,345
4 از 5
دارد
ندارد
ندارد

https://donyad.com/d/48c985

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

آموزش الگوریتم جنگل تصادفی با استفاده از پایتون

آموزش الگوریتم جنگل تصادفی با استفاده از پایتون

Random Forest Algorithm using Python

یادگیری الگوریتم جنگل تصادفی با استفاده از پایتون

آموزش آمار برای تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از R

آموزش آمار برای تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از R

Statistics for Data Analysis Using R

یادگیری برنامه نویسی در استودیو R & R • آمار توصیفی، استنباطی • نمودارهایی برای تجسم داده ها • علم داده

آموزش ChatGPT Master: دوره OpenAI ChatGPT را کامل کنید

آموزش ChatGPT Master: دوره OpenAI ChatGPT را کامل کنید

ChatGPT Master: Complete OpenAI ChatGPT Course

اگر محقق، معلم، دانشجو، تجارت، بازاریاب، هنر، دکتر و غیره هستید دوره OpenAI ChatGPT را برای شما کامل کنید

آموزش Master Apache Spark - Hands On!

آموزش Master Apache Spark - Hands On!

Master Apache Spark - Hands On!

بیاموزید که چگونه داده ها را با استفاده از پلتفرم نسل بعدی داده های بزرگ - Apache Spark برش دهید و تاس کنید!

Christ Raharja Christ Raharja

مشاور سابق ریسک فناوری و علاقه‌مند به تجارت الکترونیک

Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.