基于tersorflow的校园火灾检测系统 py代码

抱歉，您的请求似乎涉及的是基于TensorFlow的校园火灾检测系统，但提供的引用[1]和[2]提到的是Yolov5，这是一种基于PyTorch的物体检测模型。TensorFlow和Yolov5是两个不同的深度学习框架，Yolov5更适合于实时目标检测任务。

然而，如果您确实想了解基于TensorFlow的校园火灾检测，通常会涉及到图像分类或目标检测算法，如TensorFlow Object Detection API或MxNet SSD（它也有TensorFlow版本）。对于TensorFlow，您可能需要查找相关的教程或开源项目来实现这一功能，比如TensorFlow的`tf.keras.applications`模块中的预训练模型可以用于初步的分类任务，而`tensorflow-object-detection-api`则提供了更复杂的检测工具。

要开始一个简单的基于TensorFlow的校园火灾检测项目，您可以：

1. 导入必要的库[^1]:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import VGG16, ResNet50, InceptionV3  # 或者其他适合的预训练模型

2. 加载预训练模型并进行迁移学习:

model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_height, img_width, 3))
# ... 进行模型调整和添加新层以适应火灾/浓烟检测

3. 训练和验证模型:

history = model.fit(train_dataset, epochs=num_epochs, validation_data=val_dataset)

4. 对新的图像进行预测:

predictions = model.predict(image)

请注意，这只是一个基础示例，实际项目可能需要更复杂的数据预处理、模型结构调整和性能优化。