摘要：该数据集面向森林与野外火灾的自动识别和定位任务，收集了用于野火分类与目标检测的航空视角图像。
数据集概述
该数据集面向森林与野外火灾的自动识别和定位任务，收集了用于野火分类与目标检测的航空视角图像。数据重点呈现高空或无人机视角下的火焰、烟雾及周围自然环境，并配套4500份人工标注文件，可为野火早期发现、火情定位和智能巡检模型的训练与评估提供数据支持。
数据结构与关键特征
数据集按照训练集、验证集和测试集划分，每个子集均包含images图像目录和annotations标注目录。标注文件采用XML格式，记录图像中目标的类别及精确位置，可直接转换为VOC、COCO或YOLO等常见目标检测格式。所有标注均通过Roboflow进行人工制作和管理，具有划分规范、图像与标签对应清晰及适合监督学习等特点。
应用价值与研究方向
该数据集可用于野火图像分类、火焰与烟雾目标检测、无人机森林巡检、火情预警及灾害应急监测。研究方向包括YOLO、Faster R-CNN和RetinaNet等目标检测模型、小目标检测、多尺度特征融合、烟雾与云雾区分、复杂背景下的虚警抑制、数据增强和轻量化部署；还可结合红外影像、气象数据、地理坐标和时序视频，进一步研究火势蔓延分析、火点定位及空天地一体化野火监测。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-592
文件大小：165M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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