烟雾识别任务的应用场景主要主要体现在以下几个方面：
火灾预警：烟雾是火灾的早期信号，通过烟雾识别技术可以及时发现火灾并及时采取应急措施，减少火灾对人员和财产的损失。
工业安全监测：在工业生产过程中，烟雾可能是一些危险化学品泄露或燃烧产生的，通过烟雾识别可以实时监测工业环境中的烟雾情况，确保工作人员的安全。
空气质量监测：烟雾是空气中的一种污染物，通过对烟雾含量的监测和识别，可以评估空气质量，及时采取措施改善环境质量。
智能安防监控：在监控系统中集成烟雾识别技术，可以提高安防监控的智能化水平，及时发现异常情况，保障人员和财产的安全。
烟雾识别的应用可以提高安全性和生活质量，预防灾难和事故的发生，保护人们的生命和财产安全。
本文以YOLOv8为基础，设计研究了基于YOLOv8的烟雾识别任务，提取各种场景下的烟雾自动检测，包含完整数据介绍、训练过程和测试结果全流程。
若需要完整数据集和源代码请私信。
目录
🌷🌷1.数据集介绍
烟雾检测数据集总共包含19208张样本数据，其中训练集18240张，验证集1968张，部分影像展示如下：
label为txt格式的yolo目标检测格式，示例txt文件内容为：
训练验证比例可以自行调整，这里不赘述。
👍👍2.烟雾检测实现效果
YOLOv8识别烟雾的预测效果如下：
识别精度为54.9%，以AP50来计算。
注意，此数据集只识别烟雾，不包含火灾，也就是有明火的场景下只检测烟雾，不识别火焰。
🍎🍎3.YOLOv8识别烟雾算法步骤
通过目标检测方法进行烟雾识别的方法不限，本文以YOLOv8为例进行说明。
🍋3.1数据准备
烟雾检测数据集总共包含19208张样本数据，其中训练集18240张，验证集1968张。
从以上两组图可以看到，烟雾数据集正负样本分布不是很均衡，这也是识别精度不高的主要原因。
数据组织结构：
----fire_dataset
----images
----train
----val
----labels
----train
----valimages/train文件夹如下：