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明火烟雾AI识别数据集含828张720P图片

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简介：
本数据集包含828张分辨率为720P的图像，专为训练和测试AI模型在检测明火与烟雾方面的性能而设计。 明火烟雾AI识别数据集包含828张720p图片。

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  • 明火烟雾AI识别数据集含828张720P图片
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    本数据集包含828张分辨率为720P的图像，专为训练和测试AI模型在检测明火与烟雾方面的性能而设计。 明火烟雾AI识别数据集包含828张720p图片。
     
  • 烟雾与火焰识别的火灾数据集（含11000张图片及Yolo标签）.zip
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    该资源包含一个专门用于训练和测试火灾检测算法的数据集，内有11000张图像，并附带YOLO格式标注信息，涵盖烟雾与火焰识别。 烟火数据集在多个领域具有重要应用价值。在安防领域，该数据集可用于训练烟火检测算法，实现火灾的及时预警与快速反应，这对于工厂、仓库等易燃易爆场所的安全监控至关重要，能够显著降低火灾风险并保障人员和财产安全。此外，在城市管理中，通过实时监测城市中的烟火情况，并利用烟火识别技术发现违规燃放烟花爆竹的行为，有助于维护城市秩序和公共安全。同时，在环保领域内，该数据集还能帮助评估烟花燃放对环境的影响，为制定科学的环保政策提供依据。 1. 数据类别：包含火焰与烟雾两类。 2. 标签格式：采用yolo标准txt文件形式。 3. 使用说明：适用于YOLO目标检测算法直接使用；若用于其他目标检测算法，则需转换相应数据格式。 该数据集适合应用于毕业设计、课程项目及实际工程项目中，欢迎下载并使用。
     
  • 烟雾与明火分割数据集（LabelMe格式，含5205张图片，2个类别）.zip
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    本数据集包含5205张图像，采用LabelMe标注格式，旨在区分烟雾和明火两类视觉特征，适用于目标检测与分类研究。 样本图展示的是一个包含5205张jpg图片及其对应json文件的数据集，这些数据是使用labelme 5.5.0工具标注的，并遵循特定规则进行多边形框polygon绘制。 该数据集中包括两个类别：smoke（烟）和fire（火）。具体来说： - smoke类别的标注数量为2354个。 - fire类别的标注数量为13438个。 为了使用这些数据，可以将整个数据集导入labelme工具进行进一步编辑。需要注意的是，json文件需要手动转换成mask、yolo或coco格式以便于语义分割或者实例分割的训练任务。 特别提示：此数据集中提供的标记是准确且合理的，但不保证基于该数据集训练出模型的具体精度表现。
     
  • 火焰与烟雾的数据集（含六千多张图片）
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    本数据集包含超过六千张火焰与烟雾的图像，旨在支持火灾检测和分析的研究及应用开发。 火焰烟雾数据集包括两个部分：JPEGImages文件夹和Annotations文件夹。JPEGImages文件夹包含超过6600张不同场景的火焰与烟雾图像。整个数据集中共有8000多个火焰标注框及3400多个烟雾标注框，每一张图片都通过labelimg进行了人工标注，并且对应的xml文件被存放在Annotations文件夹中。 该数据集中的图片清晰、涵盖广泛的应用场景并经过精心挑选和详细的人工注释。因此它适用于各种环境下的火焰与烟雾检测任务，可以作为此类问题的标准模板数据集使用。当应用于特定场景时，只需加入少量特有情况的数据即可满足对该应用场景的火焰与烟雾识别需求。 此外，该数据集省去了收集、挑选和人工标注图像的过程，可以直接用于工程化应用中。
     
  • 已标注的火焰烟雾数据集（含1000张图片）
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    本数据集包含1000张经过详细标注的图像，专注于火焰与烟雾的识别与分析，适用于火灾检测系统的开发和研究。 已使用1000张图片创建了火焰烟雾的标注数据集。
     
  • Yolov5火灾烟雾检测用数据集含6940张图片
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    本数据集专为基于YOLOv5的火灾烟雾检测设计，包含6940张高质量图像，旨在提升模型在复杂场景下的识别精度和效率。 火灾烟雾检测数据集包含了用于训练机器学习模型的数据，这些模型能够识别并响应早期的火灾迹象。这类数据对于开发有效的安全系统至关重要。
     
  • 包含Yolov8标签的火灾检测数据集，能区分烟火与烟雾，共9332张图片
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    本数据集包含了9332张图像，专门用于训练基于Yolov8的火灾检测模型，能够有效地区分烟火和烟雾，提升火灾预防系统的准确性。 带yolov8标记的火灾检测数据集，能够区分烟火火焰和烟雾，包含9332张图片。
     
  • 含有标注XML的4000张火焰烟雾数据集
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    本数据集包含4000张图像及其对应的标注XML文件，用于识别和分类火焰与烟雾，适用于火灾预警系统开发及研究。 火焰烟雾数据集包含4000张图片，并附有标注的xml文件。
     
  • YOLO火焰与烟雾数据集 训练集15000张图片，验证集1400张，测试集700张
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    YOLO火焰与烟雾数据集包含17,100张图像，其中训练集有15,000张、验证集有1,400张和测试集有700张。该数据集旨在提升烟火检测模型的性能。 数据集已经按照训练集、验证集和测试集划分好，并包含类别yaml标签，拿到数据集后无需任何处理即可直接用于训练。其中训练集有15000张图片，验证集合有1400张图片，测试集合有700张图片。所有图片的分辨率统一为640*640。
     
  • 包含1800张图片的烟雾数据集，附带标签
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    这是一个包含了1800张图片的烟雾图像数据集，并且每一张图片都带有详细的标注信息，便于研究和识别。 带标注的XML文件可以直接用于Yolov3。