火焰图片和视频数据集

最新推荐文章于 2025-09-10 13:09:08 发布
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YOLOv5训练自定义的烟火数据集和COCO2017数据集
weixin_50008473的博客
03-30 6910
YOLOv5训练烟火数据集小记 1、准备数据集 (1)数据集具体结构内容如下： yolov5/data/images存放训练的jpg图片 yolov5/data/annotations存放对应图片标注的xml文件 yolov5/data/ImageSets新建Main文件夹存放划分的训练集、测试集等文件 (2)运行voc2yolo5.py生成划分的训练集、测试集等文件 import os import random xmlfilepath=r'annotations' saveBasePath=r"I
火焰数据集
06-25
火灾识别的部分未处理的原始数据图片，适用于火灾现场的识别与警示
火灾检测——相关数据集
热门推荐
weixin_41406486的博客
04-11 1万+
收集了火灾检测研究的主要数据集，包括数据集的简要信息，可供下载。
YOLOv5烟雾检测数据集与实战应用
最新发布
weixin_42433737的博客
09-10 810
烟雾检测作为计算机视觉领域的重要应用之一，广泛应用于火灾预警、工业安全监控和智能安防系统中。相较于火焰识别，烟雾的早期识别更具挑战性，因其形态多样、边界模糊、易受光照变化影响。然而，烟雾往往是火灾发生的早期信号，及时检测有助于快速响应、减少损失。因此，构建高效、准确的烟雾检测系统具有重要的现实意义和社会价值。在工业环境中，如化工厂、仓库、地下隧道等场所，烟雾检测系统可与自动报警、排风或灭火系统联动，提升安全等级。在城市监控体系中，基于摄像头的智能烟雾识别可辅助消防部门实现远程火情监测。
火焰数据集fire.zip
08-05
最近在学习火焰检测任务，从网上爬到3300张包含有火焰的数据集，没有边框标注，下载后筛选一下自行标注即可。
火焰数据集图片以及xml文件.rar
11-12
火焰数据集图片以及xml文件，两者相互匹配，可以通过深度学习keras-yolo3框架直接训练成火焰模型。
深度学习数据集：烟雾火焰数据集（2000个图像）
10-24
# 此数据为火灾检测数据集，已经对数据进行坐标标注，并按照VOC格式存储； # image num: 2059, xml num: 2059 声名： 此数据集包含2部分： 1.自己爬取的图像，自己标注 2.他人开源的数据，有的有标注，有的无...
火焰+烟雾+数据集(六千多张图)
03-15
该数据集分为二个部分,JPEGImages和Annotations.JPEGImages文件夹中有6600+张各种场景的火焰烟雾图像，共有8000+火焰标注框，3400+烟雾标注框。 并对每张图片使用labelimg做了人工标注,标注对应的xml文件放在了...
火焰烟雾数据集（适用各种火灾预警监控、厂房火苗预警方案、消防安全智能监控等场景使用）
11-21
为了支持这一领域的研究和技术发展，火焰烟雾数据集应运而生，为火灾预警监控提供了丰富、多样化的图像和视频数据。 数据集主要包含两大部分：一是超过5000张的高清图片，这些图片涵盖了不同环境、不同角度的火焰和...
100张火焰和烟雾图片数据集.zip
03-31
标题 "100张火焰和烟雾图片数据集.zip" 提供的是一个包含100个图像文件的数据集，专门聚焦于火焰与烟雾的视觉表现。这样的数据集通常用于机器学习、计算机视觉或者图像处理领域的研究和开发。在这些领域，这样的图像...
火焰+烟雾数据集1000张左右
08-29
数据集是机器学习研究中的基本元素，而“火焰数据集”和“烟雾数据集”则指明了这个数据集特别适用于那些需要识别火焰或烟雾的应用，比如火灾预警系统、视频监控分析或者游戏特效生成等。 在实际操作中，这样的数据...
火焰数据集（含标注好的标签）
06-23
火焰的数据集，里面有1553张图片，含有标注好的txt和xml文件，自己标注，用yolov5训练，mAP@.5为0.953,mAP@.5:.95：为0.679
烟雾火焰数据集 包括烟雾和火两类 共有2056张 已经标注好 xml标签
05-03
烟火数据集 包括烟雾和火两类 共有2056张 已经标注好 xml标签 数据集介绍连接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45724232/article/details/124554226?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22124554226%22%2C%22source%22%3A%22weixin_45724232%22%7D&ctrtid=tXaNR
烟雾火焰数据集（VOC格式已标注）
03-28
共4999张图片，包含烟雾和火焰两个标签，火焰标注较为完善，烟雾由于图像分辨率等原因难以比较好的标注。用yolo训练后火焰的AP在0.7左右，烟雾在0.5左右。图像有多个来源，存在一定重复。
YOLO火焰检测数据集 fire-dataset-6602.zip
04-20
1、YOLO火焰检测数据集，只对图像中的火焰进行了 标注，类别我为 fire，标签格式为VOC和YOLO两种格式， 2、 数量： 6602 3、可以直接用于YOLO算法的火焰检测 4、YOLOv5训练权重：https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_51154380/49874877
火焰检测数据集.zip
07-22
火焰检测数据集 数据集名称：火焰检测数据集 图片数量： - 训练集：73张图片 - 验证集：21张图片 - 测试集：10张图片 - 总计：104张真实场景图片 分类类别： - 火焰（Fire）：涵盖各类火焰形态，包括明火、火苗、火源等 标注格式： YOLO格式，提供火焰目标的边界框标注（中心点坐标+宽高），适用于目标检测任务。 数据来源：真实场景拍摄，包含户外火灾、工业火灾、生活用火等场景。 1. 智能安防监控系统： 集成至CCTV或无人机监控系统，实时检测火灾险情，适用于森林防火、工厂安全监控、城市公共安全等领域。 1. 应急响应与灾害预警： 构建火灾早期预警AI模型，辅助消防部门快速定位火源，提升灾害应急响应效率。 1. 工业安全生产管理： 应用于能源设施、化工厂、建筑工地等高风险场所的智能安全巡检系统。 1. 边缘设备部署： 适配嵌入式设备和移动终端，开发轻量化火焰检测应用，如消防机器人视觉模块。 • 场景多样性： 覆盖野火、工业火灾、生活用火等多种真实火灾场景，增强模型泛化能力。 • 精准目标标注： 严格标注火焰核心区域，边界框紧密贴合火焰形态，减少背景干扰。 • 任务适配性强： YOLO格式可直接用于主流目标检测框架（YOLOv5/v8、Faster R-CNN等），支持迁移学习和微调。 • 实际应用价值： 聚焦火灾高危场景，为防灾减灾AI系统提供关键数据支撑，助力提升公共安全水平。
火焰检测 数据集
jacke121的专栏
04-13 5199
开源项目1： https://github.com/gengyanlei/fire-smoke-detect-yolov4/tree/master/yolov5 开源项目2： 火焰检测 python3 app.py rknn_version : 1.6.0 rk3399pro yolov5-v4.0 tag train inference https://github.com/airockchip/yolov5 GitHub - xiaqing10/yolov5_rknn 原文链接：htt...
【亲测免费】 火焰数据集（含标注好的标签）
gitblog_09702的博客
10-12 347
火焰数据集（含标注好的标签） 【下载地址】火焰数据集含标注好的标签 本仓库提供了一个火焰数据集，包含1553张图片，每张图片都附带有标注好的txt和xml文件。这些标注文件是基于YOLOv5模型进行训练的，训练结果显示mAP@.5为0.953，mAP@.5:.95为0.679 ...
自建火焰数据集
Alawalker的博客
01-04 1891
火焰检测数据集
火焰视频数据集压缩包解析与应用
- 标签：“火焰数据集 视频数据集 yolo” - 标签“火焰数据集”与文件名中的内容相吻合，表明该数据集的核心研究对象是火焰。 - “视频数据集”标签进一步确认了数据集包含的类型是视频，且可能是为了某种视觉分析...
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