摘要：该数据集面向洪水、山体滑坡和建筑物倒塌等城市及乡村灾害场景，主要用于识别和定位平民、救援人员及常见动物。
数据集概述
该数据集面向洪水、山体滑坡和建筑物倒塌等城市及乡村灾害场景，主要用于识别和定位平民、救援人员及常见动物。数据集共设置猫、平民、牛、狗、马和救援人员6个目标类别，采用边界框标注，可用于训练和评估YOLO系列目标检测模型，帮助应急救援系统快速发现受灾人员、救援力量和受困动物。
数据结构与关键特征
数据集采用标准YOLO格式组织，包括训练集、验证集和测试集，其中训练集包含2674张图像及对应标签，验证集包含383张图像及对应标签，测试集包含183张图像及对应标签，共计3240张图像。每个数据划分下均设有images和labels文件夹，图像为JPG格式，标签为TXT格式；每行标签按照“类别编号、中心点横坐标、中心点纵坐标、边界框宽度、边界框高度”记录，坐标归一化至[0,1]范围。根目录中的data.yaml定义数据路径、类别数量和类别名称，可直接用于YOLO模型训练、验证及推理。
应用价值与研究方向
该数据集可应用于灾害现场智能监控、无人机巡检、幸存者搜救、动物救援、应急资源调度和机器人灾区感知等领域。研究人员可基于该数据集开展复杂背景目标检测、小目标识别、遮挡目标检测、低能见度图像增强、平民与救援人员细粒度分类、多目标跟踪、模型轻量化以及边缘设备实时部署等研究，也可进一步融合红外、深度和无人机影像，提高恶劣灾害环境下检测系统的准确性与可靠性。
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-694
文件大小：210M
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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