Upload 4 files

firedetection.py

@@ -0,0 +1,76 @@
+from collections import defaultdict
+import cv2
+from ultralytics import YOLO
+from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors
+
+def detect_fire_in_video(
+    input_video_path: str,
+    output_video_path: str,
+    model_path: str,
+    device: str = "cpu"
+):
+    """
+    Belirtilen videoda YOLO modelini kullanarak yangın tespiti yapar ve 
+    etiketlenmiş çıktıyı output_video_path'e kaydeder.
+
+    :param input_video_path: Girdi videosunun dosya yolu
+    :param output_video_path: İşlenen (annotate edilmiş) videonun kaydedileceği dosya yolu
+    :param model_path: YOLO model dosyasının (ör. .pt uzantılı) dosya yolu
+    :param device: İşlem için kullanılacak donanım ('cpu', 'cuda', 'mps' vb.)
+    :return: İşlenen video yolunu döndürür.
+    """
+
+    # Takip geçmişi için defaultdict oluştur
+    track_history = defaultdict(lambda: [])
+
+    # YOLO modelini yükle
+    model = YOLO(model_path, device=device)
+
+    # Video dosyasını aç
+    cap = cv2.VideoCapture(input_video_path)
+
+    # Video özelliklerini al
+    w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,
+                                           cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,
+                                           cv2.CAP_PROP_FPS))
+
+    # Çıktı videosu kaydı için VideoWriter ayarla
+    out = cv2.VideoWriter(
+        output_video_path,
+        cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"),
+        fps,
+        (w, h)
+    )
+
+    while True:
+        ret, im0 = cap.read()
+        if not ret:
+            print("Video bitti veya çerçeve okunamadı.")
+            break
+
+        # Annotator objesi ile çizim yapma
+        annotator = Annotator(im0, line_width=2)
+
+        # model.track ile takip (tracking) sonuçlarını al
+        results = model.track(im0, persist=True)
+
+        # Track ID'ler ve maskeler varsa işleme al
+        if results[0].boxes.id is not None and results[0].masks is not None:
+            masks = results[0].masks.xy
+            track_ids = results[0].boxes.id.int().cpu().tolist()
+
+            for mask, track_id in zip(masks, track_ids):
+                annotator.seg_bbox(
+                    mask=mask,
+                    mask_color=colors(int(track_id), True),
+                    label=str(track_id)
+                )
+
+        # Annotate edilmiş frame'i kaydet
+        out.write(im0)
+
+    out.release()
+    cap.release()
+    cv2.destroyAllWindows()
+
+    return output_video_path

last.pt

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:23fbcbdb3822f64f2a4a0114cd587c606830abfb2b32e191b21b2d8e3bd51a8c
+size 5543699

main.py

@@ -0,0 +1,43 @@
+import gradio as gr
+import os
+from firedetection import detect_fire_in_video
+
+TEMP_DIR = "temp_outputs"
+os.makedirs(TEMP_DIR, exist_ok=True)
+
+MODEL_PATH = "/Users/bahakizil/Desktop/firedetection/last.pt"  # Fire detection model .pt dosyası (örnek)
+DEVICE = "cpu"  # İsterseniz 'cpu' veya 'cuda' vb. olarak değiştirebilirsiniz.
+
+def fire_detection_interface(video_file):
+
+    if not video_file:
+        return None
+
+    input_video_path = video_file
+
+    base_name = os.path.basename(input_video_path)
+    name_no_ext, ext = os.path.splitext(base_name)
+    output_video_path = os.path.join(TEMP_DIR, f"{name_no_ext}_fire_detection{ext}")
+
+    processed_path = detect_fire_in_video(
+        input_video_path=input_video_path,
+        output_video_path=output_video_path,
+        model_path=MODEL_PATH,
+        device=DEVICE
+    )
+
+    return processed_path
+
+
+demo = gr.Interface(
+    fn=fire_detection_interface,
+    inputs=gr.Video(label="Video Yükleyin"),
+    outputs=gr.Video(label="İşlenmiş Video"),
+    title="Fire Detection",
+    description=(
+        
+    ),
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,18 @@
+torch==2.2.2 
+torchvision==0.17.2
+timm==1.0.14
+albumentations==2.0.4
+onnx==1.14.0
+onnxruntime==1.15.1
+pycocotools==2.0.7
+PyYAML==6.0.1
+scipy==1.13.0
+onnxslim==0.1.31
+gradio==4.44.1
+opencv-python==4.9.0.80
+psutil==5.9.8
+py-cpuinfo==9.0.0
+huggingface-hub==0.23.2
+safetensors==0.4.3
+numpy==1.26.4
+