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火灾与烟雾检测数据集（含14397张图片及标准文件）[fire, smoke]

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简介：
本数据集包含14397张图像和相关标注文件，专注于火灾与烟雾识别。适用于训练、测试火灾探测模型的深度学习研究项目。 火灾烟雾检测数据集包含14397张图像及标准文件，其中包括两类标签：火和烟。

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  • 火灾与烟雾检测数据集（含14397张图片及标准文件）[fire, smoke]
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    该数据集包含14397张图片和配套的标准文件，专门用于训练火灾与烟雾检测模型。涵盖多种场景，确保算法的高准确率与稳定性。 火灾烟雾检测数据集包含14397张图像以及标准文件，其中包括火灾和烟雾两类图像。
     
  • 火灾与烟雾检测数据集（含14397张图片及标准文件）[fire, smoke]
    优质
    本数据集包含14397张图像和相关标注文件，专注于火灾与烟雾识别。适用于训练、测试火灾探测模型的深度学习研究项目。 火灾烟雾检测数据集包含14397张图像及标准文件，其中包括两类标签：火和烟。
     
  • Yolov5火灾烟雾检测用数据集含6940张图片
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 火灾数据集分类：* Fire * Neutral * Smoke
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    本数据集包含标注了火灾、中立及烟雾类别的图像，旨在支持火灾早期检测系统的研发与训练。 火灾数据集是一个重要的资源，它包含了与火警、中性情况和烟雾相关的各类信息，对研究、预防和应对火灾有着至关重要的作用。这个数据集通常由多个子文件组成，这些子文件可能包含图像、视频、传感器读数等多种类型的数据，以帮助分析火灾发生、发展和蔓延的模式。 在数据科学领域，处理这样的多类分类问题是一项常见任务。Fire类别代表火灾发生的场景，这可能包括燃烧的建筑物、火焰蔓延的视频帧或者热感图像。Neutral类别则包含没有火灾迹象的正常环境，用于对比和训练模型以区分火灾与正常情况。Smoke类别涉及烟雾弥漫的画面，这是火灾早期预警的关键信号，因为烟雾往往是火源存在的第一个可见证据。 这个数据集中的标签表明其本质是一组组织有序、可用于训练和测试算法的数据。每个样本都带有对应的标签，指示其属于哪个类别，在这种情况下是Fire、Neutral或Smoke，以便机器学习算法能够识别火灾的特征。 在处理这类数据集中，图像分析是一个关键应用。例如，可以使用深度学习方法如卷积神经网络（CNN）来训练模型自动检测图像中的火灾和烟雾。需要对数据进行预处理，包括调整图像大小、归一化像素值以及通过旋转、翻转和缩放等方式增加数据多样性以增强泛化能力。多层的CNN可以学习到与火灾及烟雾相关的视觉特征，从而实现快速识别潜在风险。 此外，该数据集还可能包含其他类型的传感器读数，例如温度、湿度和烟雾探测器的数据等。这些信息有助于构建更全面的火灾预测模型。结合视频监控和环境传感器数据能够建立一个集成系统用于早期预警与响应机制的开发，从而提前发现并应对潜在的安全隐患。 FIRE-SMOKE-DATASET是一个多模态数据集，涵盖火灾、中性及烟雾三个关键类别，在学术研究以及实际应用如火灾报警系统的开发方面都具有重要价值。通过深入分析这些数据，可以显著提升火灾识别的准确性和及时性，并为公共安全提供更有效的支持。
     
  • 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。
     
  • 火、烟火和火灾检测目标 数据集包含600多张JPG图片及xml标注
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    该数据集包含超过600张JPEG格式图像及其XML文件标注，专注于火、烟火与火灾的识别，适用于训练和测试相关检测模型。 我们提供火、烟火及火灾检测的目标检测数据集，包含600余张jpg格式图片，其中591张已采用labelImg工具标注为Pascal VOC格式（仅包括jpg图片及其对应的xml文件）。如果需要更多与Fire相关的数据集图像，请告知需求量；如有特定类型目标检测的数据集制作或人工标注的需求，也可以咨询我们。根据实际情况和报酬协商后可考虑提供帮助，并依据具体的数据集数量及所需时间来确定交付日期。
     
  • 烟火数据集：标签说明 0：fire 1:smoke
    优质
    本数据集包含火灾相关的图像，旨在通过标注（火：0，烟：1）来训练和测试识别算法，提升火灾预警系统的准确性。 该数据集包含6900多张图片，用于各种算法的训练。
     
  • 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。