无人机森林火灾监测数据集｜野火智能识别预警｜森林防火视觉检测训练集 森林烟火智能巡检数据集｜低空防灾监测｜深度学习火焰识别样本库 无人机森林防火数据集｜早期火情预警｜航拍目标检测模型训练数据

无人机森林火灾监测数据集野火智能识别预警森林防火视觉检测训练集森林烟火智能巡检数据集低空防灾监测深度学习火焰识别样本库无人机森林防火数据集早期火情预警航拍目标检测模型训练数据森林火灾突发性强、蔓延速度快、扑救难度极高传统人工巡护、瞭望塔监测存在响应滞后、覆盖盲区、夜间失效、误报漏报严重等痛点。无人机低空巡检具备全域覆盖、快速响应、远程安全、昼夜可用等优势但林区背景复杂、火焰小、烟雾多变通用数据集难以支撑高精度早期火情识别。本文分享无人机森林野火专用检测数据集配套 YOLO 训练、推理、预警全流程工程代码快速构建全天候智能森林防火系统。10197 项目总览项目领域计算机视觉目标检测智慧林业森林防火防灾减灾核心任务无人机航拍视角下火焰精准检测、早期火情识别、实时预警数据规模4500 张高清航拍图像2 个子数据集场景多样均衡标注类别单类别fire火焰纯净标注无冗余干扰配套资源数据集 1 个预训练检测模型开箱可直接推理格式支持图像 JPG/PNG 标注 YOLO TXT / VOC XML适配算法YOLOv5/v7/v8/v10/v11 全系列小火焰/烟雾优化应用场景森林火情早期预警、无人机巡护、防火监测、灾害应急 数据集核心信息信息项详情任务类型计算机视觉 · 目标检测标注类别仅 fire火焰专项优化火情识别数据总量4500 张无人机森林航拍图像数据结构2 个子数据集提升样本多样性与泛化性数据格式图像 标注兼容主流训练框架场景特点森林/山地/林区、昼夜、远距小火焰、遮挡、烟雾干扰配套资源完整数据集 预训练模型快速落地✨ 核心优势火情场景专属纯森林航拍视角贴合无人机真实巡护航线与高度标注极简精准单类别火焰标注模型收敛快、误报率极低数据规模适中4500 张样本满足训练需求训练成本低、效果稳定小火焰鲁棒性强覆盖远距离、初燃、弱光、烟雾遮挡等关键场景工程化就绪自带预训练模型无需从零训练一键部署预警系统 标准目录结构drone-forest-fire-det/ ├── images/ # 森林火情航拍图像 │ ├── train/ │ ├── val/ │ └── test/ ├── labels/ # YOLO 格式标注 │ ├── train/ │ └── val/ ├── scripts/ # 工具脚本 │ ├── split_dataset.py # 数据集划分 │ ├── voc2yolo.py # 标注格式转换 │ └── vis_label.py # 标注可视化校验 ├── data.yaml # YOLO 数据集配置 ├── train.py # 火焰检测训练 ├── predict.py # 火情实时推理 ├── fire_alert.py # 自动预警脚本 ├── README.md # 项目说明 └── fire_model.pt # 预训练权重 深度学习实战代码带森林防火场景经验注释1. data.yaml# 场景注释无人机森林防火·火焰小目标夜间低光检测配置# 火焰目标小、颜色易与阳光/晚霞混淆建议 imgsz640降低 conf 防漏检path:./drone-forest-fire-dettrain:images/trainval:images/valtest:images/testnc:1# 仅火焰单类别names:[fire]# 类别名称# 火情检测调参经验# 1. imgsz640 提升小火焰召回率# 2. 开启 hsv 增强降低光照/烟雾干扰# 3. conf0.25避免早期微弱火情漏报2. train.pyYOLOv8 森林火焰训练fromultralyticsimportYOLO# 场景注释无人机森林防火训练·小火焰低光照复杂背景专项优化if__name____main__:modelYOLO(yolov8s.pt)# 轻量模型适合机载实时推理model.train(datadata.yaml,epochs120,# 小目标适当增加轮数imgsz640,# 高分辨率捕捉微弱火焰batch16,device0,patience10,# 早停防止过拟合lr00.01,lrf0.01,momentum0.937,weight_decay0.0005,warmup_epochs3,cos_lrTrue,augmentTrue,# 强数据增强提升鲁棒性hsv_h0.015,hsv_s0.7,hsv_v0.4,close_mosaic10,nameforest_fire_det)3. predict.py无人机火情巡检推理fromultralyticsimportYOLOimportcv2# 场景注释森林防火推理·低漏检配置支持图片/视频/实时流deffire_predict():# 加载训练好的火焰检测模型modelYOLO(./runs/detect/forest_fire_det/weights/best.pt)# 单张航拍图推理img_pathdrone_forest.jpgresultsmodel.predict(sourceimg_path,conf0.25,iou0.45,agnostic_nmsTrue# 抑制树枝/阳光误检)# 保存可视化结果res_imgresults[0].plot()cv2.imwrite(fire_result.jpg,res_img)# 视频/实时流巡检# model.predict(sourcedrone_flight.mp4, saveTrue, streamTrue)if__name____main__:fire_predict()4. fire_alert.py火情自动预警fromultralyticsimportYOLO# 场景注释森林防火核心功能·检测到火焰立即触发声光/平台预警deffire_detect_alert():modelYOLO(fire_model.pt)resultsmodel.predict(drone_forest.jpg,conf0.25)fire_count0forrinresults:fire_countlen([boxforboxinr.boxesifint(box.cls)0])iffire_count0:print(f 警告检测到森林火情火焰区域数量{fire_count})print( 已启动应急预警推送位置信息、通知巡护人员)else:print(✅ 林区正常未检测到火情。)if__name____main__:fire_detect_alert()5. voc2yolo.py标注格式转换importosimportxml.etree.ElementTreeasETfrompathlibimportPath# 场景注释VOC转YOLO保证小火焰框归一化精准defvoc_to_yolo(voc_dir,yolo_dir,class_names):os.makedirs(yolo_dir,exist_okTrue)forxml_fileinPath(voc_dir).glob(*.xml):treeET.parse(xml_file)roottree.getroot()img_wint(root.find(size/width).text)img_hint(root.find(size/height).text)txt_pathos.path.join(yolo_dir,f{xml_file.stem}.txt)withopen(txt_path,w)asf:forobjinroot.findall(object):cls_nameobj.find(name).textifcls_namenotinclass_names:continuecls_idclass_names.index(cls_name)bndboxobj.find(bndbox)xminfloat(bndbox.find(xmin).text)yminfloat(bndbox.find(ymin).text)xmaxfloat(bndbox.find(xmax).text)ymaxfloat(bndbox.find(ymax).text)# YOLO 归一化坐标cx(xminxmax)/2/img_w cy(yminymax)/2/img_h w(xmax-xmin)/img_w h(ymax-ymin)/img_h f.write(f{cls_id}{cx:.6f}{cy:.6f}{w:.6f}{h:.6f}\n)if__name____main__:classes[fire]voc_to_yolo(./labels/voc,./labels/yolo,classes) 落地应用方向早期火情预警无人机巡航识别初燃小火提前处置防蔓延全域智能巡护替代人工24小时不间断林区巡检灾害应急指挥实时定位火点辅助制定扑救方案重点区域防控自然保护区、林场、景区全天候防火监测智慧林业平台接入防火系统实现自动识别、定位、预警、闭环处置 标签#无人机森林防火 #火灾识别数据集 #火焰检测 #野火监测 #智慧林业 #无人机巡检 #目标检测 #YOLO火灾检测 #低空视觉 #防灾减灾 #计算机视觉 #深度学习数据集 #智能预警