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百度烟雾数据集（火灾相关）.zip

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简介：
百度烟雾数据集（火灾相关）包含大量与火灾相关的图像和视频数据，旨在用于训练计算机视觉模型识别火灾早期信号，提升消防安全监控系统的准确性。 火灾烟雾数据集包含6000多个已标注的数据点，可以直接使用。

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  • 百度烟雾数据集（火灾相关）.zip
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    百度烟雾数据集（火灾相关）包含大量与火灾相关的图像和视频数据，旨在用于训练计算机视觉模型识别火灾早期信号，提升消防安全监控系统的准确性。 火灾烟雾数据集包含6000多个已标注的数据点，可以直接使用。
     
  • 烟雾数据（火灾）.txt
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    该文本文件包含了关于烟雾检测和火灾预防的数据分析结果及建议，旨在提高火灾预警系统的准确性与效率。 我已经收集并手工标注了一个包含大约1000张图片的火灾烟雾数据集。该数据集以VOC格式提供，并通过百度网盘分享。希望这个资源能够帮助那些准备进行火灾检测和预警研究的人们。
     
  • YOLOv5烟雾火灾检测数据集
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    本数据集专为优化YOLOv5模型设计，包含大量标注的烟雾与火灾图像，旨在提升智能监控系统中对早期火情的识别精度。 该项目提供了一个基于YOLOv5的火焰烟雾检测解决方案，并已经训练完成可以直接使用进行推力测试。 项目特点如下： 1. 包括经过预训练的模型yolov5s-fire_smoke.pt和yolov5m-fire_smoke.pt，可以立即用于推理任务。 2. 提供了包含标记好的烟雾和火焰的数据集，标签格式包括xml和txt两种形式。 3. 如果需要重新训练模型以适应特定需求，也可以进行操作。 4. 使用PyTorch框架编写，并且代码是Python语言的。该项目还配备了基于pyqt开发的应用界面。 整个项目包含了YOLOv5火灾烟雾检测源码、预训练好的权重文件（pt格式）、数据集以及用户友好的图形界面应用，支持视频和图片等多种形式的数据进行推理测试。价格优惠合理，可以放心下载使用。
     
  • YOLO数据集（含火灾风险场景、火灾和烟雾）
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    YOLO数据集包含多种火灾风险相关的场景图片，涵盖火灾与烟雾等关键要素，旨在提升火灾检测模型的实时性和准确性。 数据集概述：此数据集包含带注释的火灾和烟雾图像，专为在涉及火灾危险的场景中训练对象检测模型而设计。它非常适合用于监视、早期火灾探测系统及环境监测等应用。该数据集以YOLO格式提供清晰的注释，包括两个主要类别：火灾（0）和烟雾（1）。 类别： - 0：火灾 - 包含可见火焰或明显存在火灾区域的图像。 - 1：烟雾 - 在火灾发展的早期阶段或因环境因素而出现烟雾的图像。
     
  • 火灾烟雾图片标注的数据集.rar
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    该数据集包含大量经过人工标注的火灾与烟雾相关图像，旨在提高计算机视觉模型在识别和响应早期火情中的准确性和效率。 该资源包含2257张火灾与烟雾图像，每一张都经过了细致的标注，并且质量得到了严格把控。这些图像已经以VOC和YOLO两种格式进行了标注，可以即刻使用。
     
  • 适用于深度学习训练的烟雾火灾数据集
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    本数据集专为深度学习模型设计，包含大量真实场景下的烟雾与火灾图像，旨在提升算法在复杂环境中的识别准确率和响应速度。 我们提供了一个自采集并整理的烟雾与火灾数据集，包含超过2万张图片，并且所有图片均采用VOC格式进行标注。该数据集中包括两类标签：烟雾和火焰。此数据集是比赛和毕业设计项目中不可或缺的重要资源。下载方式为百度网盘，在提供的文件中有详细的下载链接，请放心使用。
     
  • 火灾场景烟雾图像标注的数据集
    优质
    该数据集包含多种火灾现场的烟雾图像，旨在为机器学习模型提供训练素材，以提高其在复杂环境中的烟雾识别能力。 火灾烟雾图像标注数据集在计算机视觉领域扮演着重要角色，主要用于训练和评估针对火灾及烟雾的检测算法。该数据集包含2257张精心挑选并详细标注的图片，旨在帮助研究人员与开发者构建更精确的目标识别系统，并提升真实环境下的火源及烟雾辨识能力。 理解“图像标注”的概念是关键：这一过程涉及对特定对象或区域在图像中的标记，以使机器学习算法能够识别这些元素的位置和特征。此数据集中每张图片均详细标示了火灾与烟雾的存在情况，从而让算法可以掌握其形状、颜色及环境背景。 VOC（PASCAL Visual Object Classes）和YOLO（You Only Look Once）是两种广泛使用的标注格式。其中，VOC使用XML文件详述图像中每个目标的边界框、类别及其置信度；而YOLO则通过将图片分割成多个网格，并预测各网格内存在的目标及相应信息来实现高效的目标识别。这两种方法各有特点：VOC适合处理复杂的多对象场景，而YOLO以其速度和简洁性著称。 在训练深度学习模型时，此类大规模且高质量的数据集至关重要。它们为模型提供了丰富的样本数据，使其能够区分火灾与烟雾的不同特征（如火焰的颜色、形状及亮度；以及烟雾的浓度及其扩散状态）。通过这些图像的学习过程，模型可以逐渐提高对火灾和烟雾场景识别的准确性，这对防火预警系统具有重要意义。 利用该数据集的研究者可进行以下几类任务： 1. 目标检测：训练算法来定位并识别图片中的火灾与烟雾。 2. 类别辨识：区分不同类型的火源或烟雾，并进一步细分类别（例如明火、余烬等）。 3. 实时监测：优化模型以适应视频流，实现连续的火灾和烟雾监控。 4. 异常检测：通过分析图像序列来识别与背景显著不同的异常情况。 5. 跨场景适应性研究：测试模型在不同光照条件、天气状况及环境下的表现。 实际应用中，此类算法可以集成到公共安全系统如公共场所摄像头、无人机监测或手机应用程序等，从而实现及时的火灾警报功能，降低人员伤亡和财产损失的风险。 总之，火灾烟雾图像标注数据集是推动火灾与烟雾检测技术进步的重要资源。通过深度学习和图像处理技术的应用开发出更智能且精准的防火预警系统能够有效保护公共安全。
     
  • MATLAB烟雾检测GUI（火焰火灾）.zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB开发的图形用户界面(GUI)，用于检测图像或视频中的烟雾和火焰，以实现早期火灾预警功能。 本课题基于MATLAB平台进行火焰边缘检测。传统的火焰检测方法仅能框出包含火焰的最大外接矩形，存在较大误差并可能误将非火焰区域包括在内。该研究旨在精确识别火焰的外部轮廓，并根据颜色特征来界定不规则形状的火焰边界。具体操作是通过RGB转HSV色彩空间转换，然后依据边缘特点进行判断和筛选。此外，用户可以自由设定检测帧范围，并且系统配备有GUI可视化界面以方便使用与观察结果。期待进一步交流探讨该课题的相关问题和技术细节。
     
  • MATLAB烟雾与火焰火灾监测[GUI].zip
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    这是一个基于MATLAB开发的图形用户界面(GUI)项目，用于模拟和检测烟雾及火焰火灾场景。通过该工具，可以进行火灾早期预警研究和分析。 该课题基于MATLAB平台进行火焰边缘检测研究。传统的火焰检测方法通常框出火焰的最大外接矩形，这会导致较大的误差，并可能将非火焰区域误判为火焰部分。本课题旨在仅检测火焰的外部轮廓，通过颜色特征来精确地识别不规则形状的火焰边界。 具体实现时，首先利用RGB转HSV的颜色空间转换技术对图像进行处理，然后根据火焰边缘的特点来进行准确判断和定位。此外，该方法支持用户自定义指定任意帧范围内的检测操作，并配备有图形用户界面（GUI）以提供直观的操作体验。欢迎交流探讨。
     
  • Matlab火灾烟雾检测源码.zip
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    本资源提供了一套基于MATLAB实现的火灾烟雾自动检测系统源代码。该程序利用图像处理技术识别视频或静态图片中的烟雾特征，有效预警火灾发生，保障安全。 课题为基于MATLAB的火焰识别系统。该研究可以作为火灾检测的应用项目。其原理是根据火苗的颜色特征进行分析：将彩色图像中的每个像素转化为RGB三个通道的数据，并通过设定特定的比例关系来确定哪些像素属于火苗区域；随后，利用形态学方法去除干扰区域，保留火焰部分并对其进行框定；最后设置阈值以实现火灾报警功能。整个系统设计带有图形用户界面（GUI）框架。进行这项研究需要一定的编程基础。