火灾/烟雾探测YOLO v9

​​关于数据集​​​​数据集概述：​​ 本数据集包含带有标注的火焰和烟雾图像，专为在涉及火灾隐患的场景下训练目标检测模型而设计。它非常适用于监控、火灾早期预警系统和环境监测等应用。数据集以YOLO格式提供了清晰的标注，包含两个主要类别：火焰 (0) 和烟雾 (1)。​​类别说明:​​

• ​​0: 火焰​​ – 包含可见火焰或明显存在火灾区域的图像。
• ​​1: 烟雾​​ – 包含可见烟雾的图像，这些烟雾可能来自火灾的早期阶段或环境因素。

​​数据集构成:​​

• 数据集包含超过3.5万张为火焰和烟雾检测标注的图像。
• 图像在光照条件、分辨率和环境背景方面各不相同，以确保模型能在不同的现实场景中良好地泛化。
• ​​训练集:​​ 用于模型训练的图像，包含均衡的火焰和烟雾样本。
• ​​验证集:​​ 用于调整模型超参数和验证模型性能。
• ​​测试集:​​ 预留数据，用于评估最终模型的性能，包含未在训练中出现的火焰和烟雾图像。

​​应用场景:​​

• ​​火灾检测系统:​​ 可用于训练AI模型，以在监控视频中检测火灾，并在工业或城市环境中启动早期预警系统。
• ​​环境监测:​​ 检测森林火灾或来自污染的烟雾，适用于森林和其他偏远地区。
• ​​监控系统:​​ 用于工厂、仓库和大型建筑等易发生火灾危险区域的安全监控。

​​标注信息:​​

• 所有图像均以YOLO格式进行标注。每个标签文件对应一张图像，其中包含检测到的物体（火焰和烟雾）的边界框坐标。
• 边界框和标签的格式为：[类别编号] [边界框中心x坐标] [边界框中心y坐标] [边界框宽度] [边界框高度]（坐标和尺寸均为相对于图像宽度和高度的归一化值，范围在0到1之间）。