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

视频烟火自动检测系统的解决方案，比较详细的图像识别资料