基于Yolo+Fastapi+Next.js实时AI火灾检测系统开发视频教程

启动您的AI驱动火灾检测系统！是否想在不迷失复杂理论的情况下建立实时的火灾检测系统？本课程旨在使您迅速启动！您将学习如何设置基于YOLO的火灾检测模型，并将其与FastApi集成以进行后端处理，而Next.js用于基于Web的UI。

Published 2/2025
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Language: English | Duration: 1h 10m | Size: 622 MB

您将学到什么：

安装和配置Yolo以进行火灾检测

设置FastApi后端以实时射击检测

构建下一个。JS前端以可视化火灾检测结果

实施一个警报系统以实时通知

有效地存储和检索火灾检测日志

了解如何优化Yolo模型以提高性能

发现如何部署您的应用程序以供实际使用

在构建AI驱动的Web应用程序方面获得动手实践经验

要求

• 建议基本的编程知识，但不需要。
• 熟悉Python会有所帮助。
• 对于Yolo，FastApi或Next.js没有事先经验。一切都会从头开始解释。
• 能够运行Python和Node.js的计算机

您将会学到

• 使用Python，FastApi和Next.JS
• 训练Yolo模型来检测图像和视频的火灾
• 建立一个快速papi的后端，以实时检测和登录
• 开发Next.js前端以实时可视化火灾检测结果
• 使用音频通知实施警报系统以进行火灾检测
• 使用数据库有效地存储和检索火灾检测日志
• 服务静态文件并集成用于处理实时火灾数据的API

此课程面向哪些人：

想要快速起步的开发人员从基于YOLO的火灾检测并计划以此为基础。
基本的Python知识的初学者，他们需要对Yolo，Fastapi和Next.js进行动手介绍。
喜欢实用，即将运行的设置而不是深入理论研究的制造商和业余爱好者。
工程师正在寻找可以修改和创造性改进的基础项目模板。