数据集分享 | 火焰检测数据集

【导读】

在传统的火灾预防与监控中，安全人员往往需要依赖固定摄像头或人工巡查，难以覆盖所有区域，且容易因视觉疲劳或遮挡漏掉早期火情（尤其是烟雾）。这不仅效率有限，响应时间也至关重要。现在，人工智能视觉识别技术正成为提升火灾预警能力的关键利器。今天分享一个极具实用价值的数据集——专注于火焰与烟雾检测，对智慧安防、社区安全、工业监控等领域都具有极高的研究与应用潜力。>>更多资讯可加入CV技术群获取了解哦~

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数据集基本信息

这个数据集聚焦于日常生活中常见的火灾隐患场景，旨在精准识别图像中的火焰 (fire)、烟雾 (smoke) 以及作为背景或干扰项的其他物体/场景 (other)。

• 共计 86617 张图像

• 图像来源广泛： 涵盖室内（厨房、客厅、仓库）、室外（庭院、森林边缘、垃圾堆放点）、公共场所等多种真实生活场景。

• 包含三个清晰标签： “fire”, “smoke”, “other”。

• 高质量标注： 每一张图像都经过专业手动标注，精确标出火焰和烟雾所在的位置边界框（用于目标检测任务）。

获取方式：

点击链接访问：www.coovally.com

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数据集特点

• 真实生活场景多样性：覆盖家庭、办公、户外等多种环境，包含不同光照（白天、夜晚、逆光）、天气条件、不同程度的遮挡（家具、树木遮挡火焰/烟雾）以及相似颜色干扰物（如红色衣物、橙色灯光、水蒸气），实战性强。

• 核心安防价值：数据直接服务于火灾早期预警与安防监控系统的智能化升级，具备显著的社会和经济效益。

• 算法研究理想平台：结合 YOLO 系列、Faster R-CNN、SSD 等目标检测模型，可训练高鲁棒性的火焰烟雾识别算法。也可拓展至图像分割、多标签分类等任务。

• 智慧应用基石：为智能家居安防系统、社区/校园安全监控、工厂/仓库防火预警、智慧城市消防等应用场景提供了关键的训练与验证数据。

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Coovally平台实现一键精准训练

该火焰数据集已上传至 Coovally 平台，您可以一键调用目标检测模型如 YOLOv5/v7/v8, Faster R-CNN, SSD 等进行训练与验证。平台提供强大支持：

• 快速上传 & 自动预处理： 简化数据准备流程。

• 训练过程可视化追踪： 实时监控损失曲线、评估指标变化。

• 模型对比评估： 直观比较不同模型或同一模型不同参数下的性能，结果一目了然！

• 千款模型+海量数据，一站式搞定！

Coovally 平台集成了超 1000+开源模型 和 300+真实数据集，Coovally 还提供了更多不同场景（如森林火灾、电力火灾、工业火灾）和视角（地面监控、高空瞭望、无人机巡检）的火灾检测数据集，满足多样化研究需求。助你摆脱传统开发过程中的各种“坑”：

• 无需手动下载模型或配置环境。

• 支持常见视觉任务：分类、检测、分割、识别等。

• 模型一键上线部署，快速融入实际系统。

• 从训练到部署，全流程无门槛！

无论你是初学者、科研人员，还是企业工程师，Coovally 都能提供稳定高效的支持：

• 零配置开发环境（支持PyTorch、TensorFlow）。

• 智能调参系统，降低调试成本。

• 云端分布式训练加速。

• 训练结果支持导出或部署API服务。

！！点击下方链接，立即体验Coovally！！

平台链接：https://www.coovally.com

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结语

这个日常生活火焰烟雾数据集，是现代 AI 技术赋能公共安全与灾害预防的一个典型范例。它不仅为开发更智能、更灵敏的火灾预警算法提供了宝贵素材，也推动了计算机视觉技术在复杂真实场景下的落地应用。

如果您正在研究智能安防、火灾预警、目标检测或异常监测相关课题。需要寻找一个贴近实际、标签清晰、场景丰富的视觉数据集来验证算法。对“用 AI 守护安全”这一使命充满热情。那么这个数据集绝对是您不可错过的选择！

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