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包含1800张图片的烟雾数据集，附带标签

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 带标签的卡车数据集含5000张图片
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    本数据集包含5000张带有详细标注的卡车图像，适用于自动驾驶、目标检测等场景的研究与开发。 卡车数据集包含5000张图片，其中有标签的卡车数据集也有5000张图片，并且这些有标签的数据集可用于训练YOLOv5模型。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 含标签XML文件的烟雾火焰数据集
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    本数据集包含带有XML标签的烟雾与火焰图像，旨在支持火灾检测研究，适用于训练和测试计算机视觉模型。 共有2472张图片包含烟雾和火焰两个标签，格式为VOC的xml文件。以白烟（火灾初期产生的烟）标注为主，因为黑烟出现时通常已经伴随有明火，此时进行烟雾检测意义不大。对于烟雾目标检测，我们采用大框方式进行标注而非小框多标方式，这是因为烟雾检测的主要目的是为了报警而不是精确定位。 火焰的标注相对简单直观，并且可以通过网上公开的数据集直接增加火焰数据集的数量。在评估基于图片的目标识别算法时，可以使用召回率和误检率来评价网络性能的好坏；而平均精度（AP）则可以用来指导改进算法的方向。需要注意的是，完全依赖于AP指标衡量烟雾检测算法的优劣可能并不合理。
     
  • 烟雾与火灾检测数据集（包含2059张图片及标签）+ YOLOv5模型应用+操作指南
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    本资源提供一个全面的烟雾与火灾图像数据集，内含2059张标记图片，并结合YOLOv5模型进行物体检测。附带详尽的操作指南以帮助用户快速上手使用。 烟火检测数据集包括多种场景类型：大火与小火、建筑起火、草原起火、森林起火以及车辆（汽车、卡车、摩托车、电动车）起火；白天或黑夜的火灾，室内及室外火灾。烟雾检测的数据集情况与此相同。 该数据集按照Pascal VOC格式组织： - VOC2020 - Annotations (xml文件数量：2059) - ImageSets - JPEGImages (图像数量：2059) 标签名称为 fire。 解压压缩文件的命令如下（适用于Windows或Linux系统的Git Bash，或者使用7zip）： - tar -xzvf ***.tar （对于Windows系统可以使用Git Bash） - 对于Windows系统也可以用7zip打开，360zip可能需要解压两次。 将VOC格式转换成YOLO格式的方法是调用yolov4 -> scripts -> voc_label.py。
     
  • 火焰与烟雾数据集，包含XML标签和YOLO格式数据集
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    该数据集包含了多种场景下的火焰与烟雾图像，并提供详细的XML标签及YOLO格式标注文件，适用于火灾检测等相关研究。 在当前科技的发展趋势下，机器学习与深度学习领域取得了显著的进步，在计算机视觉及图像识别方面尤为突出。火焰烟雾数据集、XML标签以及YOLO数据集是这些研究领域的关键资源，为研究人员提供了宝贵的工具来改进火灾检测和安全监测等应用场景中的模型训练与算法测试。 在机器学习的研究中，高质量的数据集至关重要。它们包含了大量经过标注的样本用于训练及验证各种算法的有效性。对于火焰烟雾数据集而言，它包含了大量的图片资料，并且每张图片都详细地标记了其中存在的火源或烟雾的位置和特征信息，以便于算法能够准确识别并学习这些视觉元素。 XML标签是计算机视觉领域中常用的标注格式之一。它可以有效地描述图像中的对象及其位置等关键信息，在火焰及烟雾的检测任务中尤为有用。每一张经过标注处理后的图片通常会有一个对应的XML文件来记录其详细的信息，包括边界框坐标、类别名称等等细节内容。 YOLO（You Only Look Once）是一种广泛应用的目标识别系统，以其快速准确的特点在图像分类领域占据重要地位。该模型通过将输入的影像分割成多个小区域并预测每个格子内的目标位置与概率值来实现高效的实时检测功能。为了训练这样的高效算法，研究人员需要使用专门准备好的YOLO数据集。 火焰烟雾数据集的应用极大地提升了火灾监控系统的性能和可靠性，在保护生命财产安全方面发挥着重要作用。通过利用大量的图像样本进行机器学习模型的迭代优化，可以显著提高自动识别火源的能力并减少误报与漏报的风险。此外，快速准确地发现潜在的安全隐患有助于消防部门更及时有效地做出反应。 实际构建这样的数据集是一项复杂且耗时的工作，需要收集大量具有代表性的火焰和烟雾图片，并由专业人员进行精确标注以生成XML文件等辅助信息。虽然过程繁琐但对提升检测算法的精度来说必不可少。 在利用这些资源开展机器学习研究的过程中，研究人员还需要执行一系列预处理步骤来优化数据集的质量，例如调整图像大小或标准化像素值；同时选择合适的模型架构如YOLO并进行训练和参数调优工作；最后通过测试评估验证最终效果。 随着技术的进步，未来的研究可能会开发出更加先进且精确的火灾检测算法。而这些新方法的研发与检验仍然依赖于高质量的数据集支持。因此，在当前及未来的机器学习研究中，火焰烟雾数据集、XML标签以及YOLO数据集等资源都是不可或缺的重要组成部分。
     
  • 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。