烟火检测是一种计算机视觉任务，主要用于识别和定位图像或视频中的烟雾和火焰。这类检测在森林防火、工业安全监控、智能城市监控等应用中具有重要意义。与其他目标检测任务相比，烟火检测具有一些独特的挑战，如火焰的形状不规则、颜色变化多端、背景复杂等。 YOLO等实时目标检测算法由于其速度快、全局推理的特点，也被应用于烟火检测任务中。通过训练YOLO模型，检测系统能够快速识别出图像或视频中的烟雾和火焰区域，并在实际场景中实时预警。 优点: YOLO在烟火检测中的高效性使其能够在实时视频流中快速做出检测，适合应用于监控系统、无人机巡检等场景。 缺点: 在烟雾、火焰形状复杂多变的情况下，YOLO可能需要通过大量数据增强和模型优化来提升检测精度。 应用场景： 森林防火监控: 利用烟火检测系统对森林进行实时监控，及时发现火灾隐患。 工业安全: 在工厂、石化等高危环境中，烟火检测系统可以帮助快速发现火灾源头，减少财产损失和人员伤亡。 城市监控: 智能监控系统结合烟火检测算法，能够在城市公共区域实时预警火灾，提高城市安全。 烟火检测技术的发展有助于提升火灾预防和应急响应的效率，减少火灾带来的危害。

已标注好的烟火检测黑色烟雾数据集，可用于烟火检测模型的训练，label为json格式，需要其他格式比如yolo的可以联系我进行转换（整理了那么多先上传，后面的有空再整理上传）

烟火检测数据集包含的场景类型: 大火-小火，建筑起火、草原起火、森林起火、车辆(汽车、卡车、摩托车、电动车)起火、白天-黑夜起火、室内-室外起火； 烟雾同火场景一致！ 数据集详细情况说明 烟火检测数据集(按照Pascal VOC格式排列): --VOC2020 --Annotations (xml_num: 2059) --ImageSets(Main) --JPEGImages (image_num: 2059) --label_name: fire 解压压缩文件命令 tar -xzvf ***.tar (win or linux: Git Bash) or 7zip (win: 7zip; 360zip 需要解压2次) 将VOC格式转成yolo格式: 调用yolov4 -> scripts -> voc_label.py

c++MFC,用于打开一个视频，检测烟火，有需要的，可以参考一下的

1.烟火检测数据集，xml格式，总共有2000多张图像。 2.可以用来训练目标检测。 3.参考博客：https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/success/123366835

0x05 突发事件模块细节突发事件全部基于工作中遇到的问题，贴近工作，是评测模式的主要评测方式具体突发事件如下表ID描述（description）A选项B选项C

人工智人-家居设计-高速动车组智能烟火报警系统的设计与开发.pdf

数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：6460 标注数量(xml文件个数)：6460 标注类别数：2 标注类别名称:["smoke","fire"] 每个类别标注的框数： smoke count = 7901 fire count = 11066 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：本数据集对图片中烟雾和明火进行2个类别标注，其中烟雾类型有交通事故，森林火灾，建筑失火，柴木生火等，明火有蜡烛，柴火，火灾类型，奥运火炬等 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

烟火数据集5000张训练样本LULU-147 卷1

烟火数据集5000张训练样本LULU-147. 卷2