火灾火焰识别数据集（2200张图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】

数据集分享

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在人工智能和计算机视觉的快速发展中，火灾检测与火焰识别逐渐成为智慧城市、公共安全和智能监控的重要研究方向。一个高质量的数据集往往是推动相关研究的核心基础。本文将详细介绍一个火灾火焰识别数据集，该数据集共包含 2200 张图片，并已按照 训练集（train）、验证集（val）、测试集（test） 划分，同时配有对应的标注文件，方便研究者快速上手模型训练与评估。

前言

火灾一直是威胁人类生命财产安全的重大灾害之一，如何在火灾初期及时发现并预警，始终是科研与工业界高度关注的课题。传统的火灾探测方式多依赖于 烟雾传感器、温度传感器 等硬件手段，虽然在一定程度上能发挥作用，但往往存在 响应延迟、覆盖范围有限、易受环境干扰 等不足。随着人工智能与计算机视觉的快速发展，基于图像的 火焰检测与识别 成为一种新兴且高效的解决方案。

在构建火焰识别模型时，高质量的数据集 是训练深度学习算法的核心基础。然而，公开可用的火焰识别数据集数量有限，且大多存在样本规模不足、标注不规范或场景单一的问题。为了填补这一研究空白，我们整理并构建了一个 火灾火焰识别数据集，总计 2200 张图片，并配套了完善的 目标检测标注文件，同时按照 训练集、验证集与测试集 合理划分，方便研究者直接使用。

本数据集不仅覆盖了 室内、户外、工业、夜间 等多样化场景，还包含不同形态与大小的火焰样本，能够有效支持火焰检测模型的训练与评估。它既适合学术研究中的模型对比实验，也适合在工程应用中直接落地，例如 智能监控系统、智慧城市火灾预警、无人机森林巡检 等。

数据集概述

本数据集主要面向 火焰检测与火灾监控任务，通过采集、筛选和清洗多个不同场景下的火焰图像，构建了一个真实、复杂、多样化的火焰识别数据集。

数据集的主要特点包括：

1. 规模适中：总计 2200 张图像，保证了火焰识别的多样性与代表性。
2. 完整标注：每张图像均配有标准化的 标注文件（.xml 或 .txt 格式，YOLO / VOC 标准），用于训练目标检测模型。
3. 合理划分：数据集已划分为 train、val、test 三个部分，符合深度学习模型的训练规范。
4. 多场景覆盖：包含室内火焰、户外火灾、夜间火焰、烟雾混合等复杂环境。
5. 可扩展性：研究者可基于本数据集进行二次开发，如添加红外火焰图像、合成图像增强等。

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数据集详情

数据集划分情况如下：

• 训练集（train）：约 1540 张图片（70%）
• 验证集（val）：约 330 张图片（15%）
• 测试集（test）：约 330 张图片（15%）

标注文件格式说明：

• YOLO 格式：txt 文件，每行包含 [class x_center y_center width height]，所有坐标值均为归一化结果。
• VOC 格式：xml 文件，包含 <object> 标签及目标边界框信息。

数据样本分布：

• 火焰目标大小：涵盖小目标（远处火焰）、中目标（室内火焰）、大目标（大面积火灾）。
• 火焰形态：火苗、火舌、爆燃火焰、持续燃烧火焰。
• 光照与环境：白天、夜晚、弱光环境、带烟雾干扰场景。

部分样例展示：

• 室内火焰：厨房油锅起火，火苗较小，烟雾较多。
• 野外火灾：林地火灾，大面积火焰蔓延。
• 工业火焰：工厂火灾，伴随设备燃烧与高温光照。

通过这些样本，数据集能够支持火焰检测模型在多场景下的泛化能力训练。

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适用场景

该火灾火焰识别数据集主要适用于以下场景与研究方向：

1. 火灾早期预警系统

   • 利用视频监控实时检测火焰，结合物联网设备，实现自动报警。

2. 计算机视觉研究

   • 可作为 目标检测（YOLO、Faster R-CNN、SSD 等） 的基础数据集，适合用于模型性能对比。

3. 深度学习算法优化

   • 研究 小目标检测、复杂背景检测 的方法，例如引入注意力机制、特征金字塔网络（FPN）等。

4. 公共安全与智能监控

   • 在商场、地铁站、工厂等场景中实现自动火焰识别，辅助人工安全巡检。

5. 跨模态研究

   • 数据集可与烟雾检测、温度传感器数据结合，形成多模态火灾监控方案。

6. 边缘计算与嵌入式应用

   • 可部署在嵌入式设备（如树莓派、NVIDIA Jetson）上，实现实时火焰识别。

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基于YOLO的火灾识别项目源码

源码见文章：基于YOLOv8的火灾识别项目—赋能智慧消防【完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！】

结语

火灾带来的威胁不容忽视，如何实现 高效、精准、实时 的火焰识别是智能监控与公共安全的重要研究课题。本数据集为研究人员提供了一个高质量的起点，通过其 2200 张已标注图片，能够有效支持火焰检测模型的训练与评估。

未来，研究者还可以结合迁移学习、GAN 数据增强等技术扩展该数据集，不断提升火焰识别的准确率与鲁棒性。

• 数据集大小：2200 张图像，已划分为 train、val、test
• 标注格式：支持 YOLO 与 VOC 标准
• 获取方式：可通过作者提供的链接下载（可存放在百度网盘 / Google Drive）
• 适用对象：AI 研究人员、计算机视觉开发者、智慧城市与公共安全从业者

该数据集不仅可以用于学术研究，还可以在实际工程应用中快速落地，是火焰识别与火灾预警研究的重要资源。

火灾火焰识别数据集（2200 张图片，已划分并标注）为 火灾监测与火焰识别领域 提供了一个扎实的研究与应用基础。该数据集不仅在规模和标注规范上具有优势，还充分考虑了不同场景、不同光照条件下的火焰表现形式，保证了样本的多样性与代表性。

通过该数据集，研究人员和开发者可以：

快速构建并验证火焰检测模型，缩短实验准备周期；

在多样化样本的支持下，提升模型的泛化能力；

将研究成果应用于 智能监控、火灾预警、公共安全、边缘计算 等实际场景。

可以说，这个数据集不仅适用于学术研究中的算法验证，也具有高度的工程实用价值。未来，若能结合 更多模态数据（红外、热成像、传感器数据），以及 数据增强与合成样本，将进一步推动火焰识别技术的发展，助力构建更加安全、智能的火灾防控体系。