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FLAME Dataset|无人机图像处理数据集|火灾检测数据集
收藏github2022-12-12 更新2024-05-31 收录
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https://github.com/sunnyiisc/Fire-Detection-from-FLAME-Dataset
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FLAME数据集是一个用于无人机航拍图像中堆燃烧检测的数据集，包含分类和分割两种应用。
The FLAME dataset is a collection designed for the detection of pile burning in drone aerial imagery, encompassing both classification and segmentation applications.
创建时间：
2022-06-15
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
- FLAME Dataset
数据集用途
- 用于无人机（UAVs）拍摄的航空影像中的堆烧火检测。
数据集内容
- 包含两种应用：
- 火灾与非火灾分类
- 火灾区域分割
数据集获取
- 数据集免费提供，获取链接：FLAME Dataset
数据集结构
- 数据集应按照特定目录结构存放，具体结构参考提供的截图。
数据集可视化
- 分类数据集可视化：展示了带有标签的图像。
- 分割数据集可视化：展示了带有掩码（ground truth）的图像。
模型训练
- 分类模型训练：使用
classification_training.py脚本。 - 分割模型训练：使用
segmentation_training.py脚本。
模型评估与预测
- 分类任务评估：通过混淆矩阵展示。
- 分割任务预测：展示了预测的掩码图像。
支持代码
- 数据集获取：
dataset_fetching.py - 数据集可视化及模型评估：
data_plotting.py
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
FLAME数据集的构建基于无人机（UAVs）从空中拍摄的图像，专注于堆燃烧检测。该数据集通过深度学习技术，分别针对火灾与非火灾的分类问题以及火灾区域的分割问题进行了标注和处理。数据集的组织结构清晰，包含分类和分割两类任务的图像及对应标签，确保了数据集的多功能性和实用性。
使用方法
使用FLAME数据集时，用户需将下载的数据集按照指定的目录结构进行组织，并通过提供的Python脚本进行模型训练、评估和预测。具体操作包括运行分类和分割训练脚本，以及使用相应的代码进行数据集的可视化和模型性能的分析。这些脚本和工具为用户提供了从数据准备到模型应用的全流程支持。
背景与挑战
背景概述
FLAME数据集是由研究人员通过无人机（UAVs）采集的空中影像数据集，专门用于堆燃烧检测。该数据集的核心研究问题包括火灾与非火灾的分类以及火灾区域的分割，旨在通过深度学习技术提升火灾检测的准确性和效率。FLAME数据集的创建为火灾检测领域提供了宝贵的资源，推动了基于深度神经网络的火灾检测模型的发展。
当前挑战
FLAME数据集在构建过程中面临的主要挑战包括数据采集的复杂性，尤其是在不同环境条件下获取高质量的空中影像。此外，火灾与非火灾分类的准确性以及火灾区域分割的精细度也是该数据集应用中的关键挑战。这些挑战要求模型在处理复杂背景和动态变化时具备高度的鲁棒性和精确性。
常用场景
经典使用场景
FLAME数据集在火灾检测领域展现了其经典应用场景，主要体现在火灾与非火灾的分类以及火灾区域的分割任务中。通过深度神经网络（DNN）技术，该数据集支持火灾的二分类问题，即区分图像中是否包含火灾。此外，数据集还支持火灾区域的精确分割，通过生成火灾区域的掩码，进一步提升了火灾检测的准确性和精细化程度。
解决学术问题
FLAME数据集在火灾检测领域解决了多项关键的学术研究问题。首先，它为火灾与非火灾的分类提供了丰富的图像数据，推动了深度学习模型在该领域的应用研究。其次，数据集通过提供火灾区域的分割掩码，解决了火灾区域精确识别的难题，为火灾检测的精细化研究提供了有力支持。这些研究成果不仅提升了火灾检测的准确性，还为相关领域的算法优化和模型改进提供了宝贵的实验数据。
实际应用
FLAME数据集在实际应用中展现了广泛的潜力，尤其在无人机（UAV）和航空影像的火灾检测中发挥了重要作用。通过该数据集训练的模型，可以实时分析无人机拍摄的影像，快速识别并定位火灾区域，为火灾应急响应提供了技术支持。此外，该数据集还可应用于森林防火监控、城市火灾预警等场景，显著提升了火灾检测的效率和准确性，为公共安全保障提供了有力支撑。
数据集最近研究
最新研究方向
在火灾检测领域，FLAME数据集的最新研究方向主要集中在利用深度学习技术进行火灾分类与分割。该数据集通过无人机采集的高分辨率图像，为火灾检测提供了丰富的视觉信息，使得基于深度神经网络的火灾分类与分割模型得以高效训练。研究者们不仅关注火灾与非火灾的二分类问题，还深入探讨了火灾区域的精确分割，以实现更精细的火灾检测。这些研究成果在森林防火、城市安全等领域具有重要的应用价值，推动了智能监控系统的发展，并为火灾应急响应提供了技术支持。
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数据主题
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54 个
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中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
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