Trước khi chạy model, bạn cần cài đặt các thư viện cần thiết. Sử dụng lệnh sau để cài đặt:

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install opencv-python numpy pygame ultralytics

Tập tin fire-train.ipynb chứa code huấn luyện mô hình YOLOv5. Để train model, bạn cần thực hiện các bước sau:

1. Mở file fire-train.ipynb bằng Jupyter Notebook hoặc Google Colab.
2. Chạy từng cell theo thứ tự để:
   • Tải dữ liệu và tiền xử lý.
   • Cấu hình và train mô hình.
   • Lưu mô hình đã train (best.pt).
3. Sau khi train xong, file best.pt sẽ được lưu lại để sử dụng trong dự đoán.

Bạn có thể sử dụng một trong hai file để chạy dự đoán:

python final.py

• Tập tin này sẽ:
  • Kết nối với Arduino qua Serial để đọc dữ liệu từ cảm biến MQ-2.
  • Lấy video từ IP Camera để phát hiện lửa.
  • Phát âm thanh cảnh báo khi phát hiện cháy.
  • Lưu ảnh có lửa vào thư mục fire_images.

Lưu ý: Cần thay đổi địa chỉ IP Camera trong final.py nếu cần.

python dudoan.py

• File này chỉ sử dụng camera để phát hiện lửa, không có cảnh báo âm thanh hoặc giao tiếp với Arduino.
• Ảnh có lửa sẽ được lưu vào thư mục fire_images.
• Bấm phím q để dừng chương trình.

• Đảm bảo best.pt có trong thư mục chạy.
• Nếu dùng Arduino, cần kiểm tra cổng Serial (COMx trên Windows hoặc /dev/ttyUSBx trên Linux).
• Kiểm tra kết nối IP Camera trước khi chạy dự đoán.
• Nếu có lỗi về torch.hub.load, thử chạy pip install ultralytics --upgrade.

Chúc bạn thành công!