数据集介绍

【数据集】火情、烟火、火灾检测数据集 9848 张，目标检测，包含YOLO/VOC格式标注。

数据集中包含2种分类：{'0': 'Fire', '1': 'Smoke'}，分别是‘火焰’和‘烟雾’。

数据集来自国内外图片网站和视频截图；

可用于无人机火灾检测、监控火灾检测等。

检测场景为森林、街道车辆、医院、商场、机场、车站、办公大楼、施工地等区域，可用于智慧城市、智慧园区、智慧工业、森林防火、园区防火、街道防火等。

数据集当中包含负样本，用于区分普通烟雾和火灾、火场烟雾。

一、数据概述

烟雾和火灾检测的重要性

政务中心、数据中心、工业园区等公共场所的安全管理面临着越来越多的挑战，特别是火灾安全隐患。一旦发生火灾，将造成重大的人员伤亡和财产损失。因此，开发一种高效、准确、实时的火灾检测系统显得尤为重要。基于YOLO的烟雾和火灾检测系统能够实时地监测监控视频或图像，准确地识别出烟雾和明火等火灾隐患，并发出警报，为火灾的及时发现和处置提供有力支持。

实现原理

基于YOLO的烟雾和火灾检测算法利用卷积神经网络提取图像中的特征，并通过单次前向传播预测图像中是否存在烟雾和火焰。算法首先将图像划分为网格单元，然后为每个网格单元分配多个锚框，通过预测每个锚框的置信度和偏移量来确定图像中是否存在烟雾和火焰以及其位置。

基于YOLO的烟雾火灾检测算法

基于YOLO实现烟雾和火灾检测这一目标检测算法的原理主要依赖于YOLO算法的核心思想和技术特点。通过图像分割与网格划分、边界框预测、类别概率预测以及非极大值抑制等步骤，YOLO算法能够高效地实现烟雾和火灾的检测任务。同时，YOLO算法的实时性、准确性、端到端训练以及可扩展性等特点也为该算法在烟雾和火灾检测领域的应用提供了有力支持。

该数据集含有9848张图片，包含Pascal VOC XML格式和YOLO TXT格式，用于训练和测试森林、街道车辆、医院、商场、机场、车站、办公大楼、施工地等区域的火灾和烟雾情况。

图片格式为jpg格式，标注格式分别为：

YOLO：txt

VOC：xml

数据集均为手工标注，保证标注精确度。

二、数据集文件结构

fire_smoke/

——test/

————Annotations/

————images/

————labels/

——train/

————Annotations/

————images/

————labels/

——valid/

————Annotations/

————images/

————labels/

——data.yaml

• 该数据集已划分训练集样本，分别是：test目录（测试集）、train目录（训练集）、valid目录（验证集）；
• Annotations文件夹为Pascal VOC格式的XML文件 ；
• images文件夹为jpg格式的数据样本；
• labels文件夹是YOLO格式的TXT文件；
• data.yaml是数据集配置文件，包含烟雾和火灾检测的目标分类和加载路径。

Annotations目录下的xml文件内容如下：

<annotation>
	<folder></folder>
	<filename>13_jpg.rf.995d1c8c9fbc933312db34738ebed974.jpg</filename>
	<path>13_jpg.rf.995d1c8c9fbc933312db34738ebed974.jpg</path>
	<source>
		<database>roboflow.com</database>
	</source>
	<size>
		<width>640</width>
		<height>640</height>
		<depth>3</depth>
	</size>
	<segmented>0</segmented>
	<object>
		<name>Fire</name>
		<pose>Unspecified</pose>
		<truncated>0</truncated>
		<difficult>0</difficult>
		<occluded>0</occluded>
		<bndbox>
			<xmin>143</xmin>
			<xmax>223</xmax>
			<ymin>105</ymin>
			<ymax>345</ymax>
		</bndbox>
	</object>
	<object>
		<name>Smoke</name>
		<pose>Unspecified</pose>
		<truncated>0</truncated>
		<difficult>0</difficult>
		<occluded>0</occluded>
		<bndbox>
			<xmin>5</xmin>
			<xmax>217</xmax>
			<ymin>107</ymin>
			<ymax>471</ymax>
		</bndbox>
	</object>
	<object>
		<name>Fire</name>
		<pose>Unspecified</pose>
		<truncated>0</truncated>
		<difficult>0</difficult>
		<occluded>0</occluded>
		<bndbox>
			<xmin>221</xmin>
			<xmax>331</xmax>
			<ymin>237</ymin>
			<ymax>475</ymax>
		</bndbox>
	</object>
	<object>
		<name>Fire</name>
		<pose>Unspecified</pose>
		<truncated>0</truncated>
		<difficult>0</difficult>
		<occluded>0</occluded>
		<bndbox>
			<xmin>427</xmin>
			<xmax>553</xmax>
			<ymin>361</ymin>
			<ymax>497</ymax>
		</bndbox>
	</object>
	<object>
		<name>Fire</name>
		<pose>Unspecified</pose>
		<truncated>0</truncated>
		<difficult>0</difficult>
		<occluded>0</occluded>
		<bndbox>
			<xmin>443</xmin>
			<xmax>591</xmax>
			<ymin>61</ymin>
			<ymax>323</ymax>
		</bndbox>
	</object>
	<metadata>
		<tags>
			<tag>fire_dataset</tag>
		</tags>
	</metadata>
</annotation>

三、数据集适用范围 

• 目标检测场景，无人机检测或监控识别
• yolo训练模型或其他模型
• 森林、街道车辆、医院、商场、机场、车站、办公大楼、施工地等区域的烟雾和火灾检测
• 智慧城市、智慧园区、智慧工业、森林防火、园区防火、街道防火等

四、数据集标注结果 

​​

1、数据集内容 

1. 多角度场景：包含无人机视角、监控视角、行人拍摄视角等；
2. 标注内容：names: ['Fire', 'Smoke']，总计2个分类；
3. 负样本：数据集当中含有负样本数据，方便模型进行火场烟雾和普通烟雾的区分识别；
4. 图片总量：9848张图片数据；
5. 标注类型：含有Pascal VOC XML格式和yolo TXT格式；

五、训练过程

1、导入训练数据

下载YOLOv8项目压缩包，解压在任意本地workspace文件夹中。

下载YOLOv8预训练模型，导入到ultralytics-main项目根目录下。

​​​​

在ultralytics-main项目根目录下，创建data文件夹，并在data文件夹下创建子文件夹：Annotations、images、imageSets、labels，其中，将pascal VOC格式的XML文件手动导入到Annotations文件夹中，将JPG格式的图像数据导入到images文件夹中，imageSets和labels两个文件夹不导入数据。

data目录结构如下：

data/

——Annotations/   //存放xml文件

——images/          //存放jpg图像

——imageSets/

——labels/

整体项目结构如下所示：

​

2、数据分割

首先在ultralytics-main目录下创建一个split_train_val.py文件，运行文件之后会在imageSets文件夹下将数据集划分为训练集train.txt、验证集val.txt、测试集test.txt，里面存放的就是用于训练、验证、测试的图片名称。

import os
import random

trainval_percent = 0.9
train_percent = 0.9
xmlfilepath = 'data/Annotations'
txtsavepath = 'data/ImageSets'
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)

num = len(total_xml)
list = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list, tv)
train = random.sample(trainval, tr)

ftrainval = open('data/ImageSets/trainval.txt', 'w')
ftest = open('data/ImageSets/test.txt', 'w')
ftrain = open('data/ImageSets/train.txt', 'w')
fval = open('data/ImageSets/val.txt', 'w')

for i in list:
    name = total_xml[i][:-4] + '\n'
    if i in trainval:
        ftrainval.write(name)
        if i in train:
            ftrain.write(name)
        else:
            fval.write(name)
    else:
        ftest.write(name)

ftrainval.close()
ftrain.close()
fval.close()
ftest.close()

3、数据集格式化处理

这段代码是用于处理图像标注数据，将其从XML格式（通常用于Pascal VOC数据集）转换为YOLO格式。

convert_annotation函数

• 这个函数读取一个图像的XML标注文件，将其转换为YOLO格式的文本文件。

• 它打开XML文件，解析树结构，提取图像的宽度和高度。

• 然后，它遍历每个目标对象（object），检查其类别是否在classes列表中，并忽略标注为困难（difficult）的对象。

• 对于每个有效的对象，它提取边界框坐标，进行必要的越界修正，然后调用convert函数将坐标转换为YOLO格式。

• 最后，它将类别ID和归一化后的边界框坐标写入一个新的文本文件。

import xml.etree.ElementTree as ET
import os
from os import getcwd

sets = ['train', 'val', 'test']
classes = ['Fire', 'Smoke'] # 根据标签名称填写类别
abs_path = os.getcwd()
print(abs_path)


def convert(size, box):
    dw = 1. / (size[0])
    dh = 1. / (size[1])
    x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1
    y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1
    w = box[1] - box[0]
    h = box[3] - box[2]
    x = x * dw
    w = w * dw
    y = y * dh
    h = h * dh
    return x, y, w, h


def convert_annotation(image_id):
    in_file = open('data/Annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')
    out_file = open('data/labels/%s.txt' % (image_id), 'w')
    tree = ET.parse(in_file)
    root = tree.getroot()
    size = root.find('size')
    w = int(size.find('width').text)
    h = int(size.find('height').text)
    for obj in root.iter('object'):
        difficult = obj.find('difficult').text
        cls = obj.find('name').text
        if cls not in classes or int(difficult) == 1:
            continue
        cls_id = classes.index(cls)
        xmlbox = obj.find('bndbox')
        b = (float(xmlbox.find('xmin').text),
             float(xmlbox.find('xmax').text),
             float(xmlbox.find('ymin').text),
             float(xmlbox.find('ymax').text))
        b1, b2, b3, b4 = b
        # 标注越界修正
        if b2 > w:
            b2 = w
        if b4 > h:
            b4 = h
        b = (b1, b2, b3, b4)
        bb = convert((w, h), b)
        out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')


wd = getcwd()
for image_set in sets:
    if not os.path.exists('data/labels/'):
        os.makedirs('data/labels/')
    image_ids = open('data/ImageSets/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()
    list_file = open('data/%s.txt' % (image_set), 'w')
    for image_id in image_ids:
        list_file.write(abs_path + '/data/images/%s.jpg\n' % (image_id))
        convert_annotation(image_id)
    list_file.close()

4、修改数据集配置文件

train: ../train/images
val: ../valid/images
test: ../test/images

nc: 2
names: ['Fire', 'Smoke']

5、执行命令

执行train.py

model = YOLO('yolov8s.pt')
results = model.train(data='data.yaml', epochs=200, imgsz=640, batch=16, workers=0)

也可以在终端执行下述命令：

yolo train data=data.yaml model=yolov8s.pt epochs=200 imgsz=640 batch=16 workers=0 device=0

6、模型预测 

你可以选择新建predict.py预测脚本文件，输入视频流或者图像进行预测。

代码如下：

import cv2
from ultralytics import YOLO

# Load the YOLOv8 model
model = YOLO("./best.pt") # 自定义预测模型加载路径

# Open the video file
video_path = "./demo.mp4" # 自定义预测视频路径
cap = cv2.VideoCapture(video_path) 

# Get the video properties
frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

# Define the codec and create VideoWriter object
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')  # Be sure to use lower case
out = cv2.VideoWriter('./outputs.mp4', fourcc, fps, (frame_width, frame_height)) # 自定义输出视频路径

# Loop through the video frames
while cap.isOpened():
    # Read a frame from the video
    success, frame = cap.read()

    if success:
        # Run YOLOv8 inference on the frame
        # results = model(frame)
        results = model.predict(source=frame, save=True, imgsz=640, conf=0.5)

        results[0].names[0] = "道路积水"
        # Visualize the results on the frame
        annotated_frame = results[0].plot()

        # Write the annotated frame to the output file
        out.write(annotated_frame)

        # Display the annotated frame (optional)
        cv2.imshow("YOLOv8 Inference", annotated_frame)

        # Break the loop if 'q' is pressed
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
            break
    else:
        # Break the loop if the end of the video is reached
        break

# Release the video capture and writer objects
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

也可以直接在命令行窗口或者Annoconda终端输入以下命令进行模型预测：

yolo predict model="best.pt" source='demo.jpg'

六、获取数据集 

戳我头像获取数据，或者主页私聊博主哈~

基于QT的目标检测可视化界面

一、环境配置

# 安装torch环境
pip install torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 安装PySide6依赖项
pip install PySide6 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 安装opencv-python依赖项
pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

二、使用说明

​​​​​

界面功能介绍：

• 原视频/图片区：上半部分左边区域为原视频/图片展示区；
• 检测区：上半部分右边区域为检测结果输出展示区；
• 文本框：打印输出操作日志，其中告警以json格式输出，包含标签框的坐标，标签名称等；
• 加载模型：下拉框绑定本地文件路径，按钮加载路径下的模型文件；
• 置信度阈值：自定义检测区的置信度阈值，可以通过滑动条的方式设置；
• 文件上传：选择目标文件，包含JPG格式和MP4格式；
• 开始检测：执行检测程序；
• 停止：终止检测程序；

 三、预测效果展示

1、图片检测

​​​​​

切换置信度再次执行：

​​​​​

上图左下区域可以看到json格式的告警信息，用于反馈实际作业中的管理系统，为管理员提供道路养护决策 。

2、视频检测 

​​​​​

3、日志文本框

​

四、前端代码 

class MyWindow(QtWidgets.QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.init_gui()
        self.model = None
        self.timer = QtCore.QTimer()
        self.timer1 = QtCore.QTimer()
        self.cap = None
        self.video = None
        self.file_path = None
        self.base_name = None
        self.timer1.timeout.connect(self.video_show)

    def init_gui(self):
        self.folder_path = "model_file"  # 自定义修改：设置文件夹路径
        self.setFixedSize(1300, 650)
        self.setWindowTitle('目标检测')  # 自定义修改：设置窗口名称
        self.setWindowIcon(QIcon("111.jpg"))  # 自定义修改：设置窗口图标
        central_widget = QtWidgets.QWidget(self)
        self.setCentralWidget(central_widget)
        main_layout = QtWidgets.QVBoxLayout(central_widget)

        # 界面上半部分： 视频框
        topLayout = QtWidgets.QHBoxLayout()
        self.oriVideoLabel = QtWidgets.QLabel(self)
        
        # 界面下半部分： 输出框 和 按钮
        groupBox = QtWidgets.QGroupBox(self)
        groupBox.setStyleSheet('QGroupBox {border: 0px solid #D7E2F9;}')
        bottomLayout = QtWidgets.QHBoxLayout(groupBox)
        main_layout.addWidget(groupBox)
        btnLayout = QtWidgets.QHBoxLayout()
        btn1Layout = QtWidgets.QVBoxLayout()
        btn2Layout = QtWidgets.QVBoxLayout()
        btn3Layout = QtWidgets.QVBoxLayout()

        # 创建日志打印文本框
        self.outputField = QtWidgets.QTextBrowser()
        self.outputField.setFixedSize(530, 180)
        self.outputField.setStyleSheet('font-size: 13px; font-family: "Microsoft YaHei"; background-color: #f0f0f0; border: 2px solid #ccc; border-radius: 10px;')
        self.detectlabel = QtWidgets.QLabel(self)
        self.oriVideoLabel.setFixedSize(530, 400)
        self.detectlabel.setFixedSize(530, 400)
        self.oriVideoLabel.setStyleSheet('border: 2px solid #ccc; border-radius: 10px; margin-top:75px;')
        self.detectlabel.setStyleSheet('border: 2px solid #ccc; border-radius: 10px; margin-top: 75px;')
        topLayout.addWidget(self.oriVideoLabel)
        topLayout.addWidget(self.detectlabel)
        main_layout.addLayout(topLayout)

五、代码获取

YOLO可视化界面

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注：以上均为原创内容，转载请私聊！！！