基于卷积神经网络火焰识别Python源码

好的，下面是一个基于卷积神经网络的火焰识别Python源码的示例：

import numpy as np
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 数据增强
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory('train', target_size=(64, 64), batch_size=32, class_mode='binary')
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory('validation', target_size=(64, 64), batch_size=32, class_mode='binary')

# 训练模型
model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=2000, epochs=50, validation_data=validation_generator, validation_steps=800)

# 保存模型
model.save('fire_detection_model.h5')

这段代码实现了一个基于卷积神经网络的火焰识别模型，包括模型的定义、编译、数据增强和训练。其中，数据增强使用了Keras中的ImageDataGenerator类，可以对训练数据进行随机变换，从而增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。训练过程中使用了fit_generator函数，可以对生成器产生的数据进行训练。最后，模型会被保存到fire_detection_model.h5文件中。