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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

news 2026/6/2 4:32:23

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 imgsz=640，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. imgsz=640 提升小火焰召回率# 2. 开启 hsv 增强，降低光照/烟雾干扰# 3. conf=0.25，避免早期微弱火情漏报

2. train.py（YOLOv8 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__":model=YOLO("yolov8s.pt")# 轻量模型适合机载实时推理model.train(data="data.yaml",epochs=120,# 小目标适当增加轮数imgsz=640,# 高分辨率捕捉微弱火焰batch=16,device=0,patience=10,# 早停防止过拟合lr0=0.01,lrf=0.01,momentum=0.937,weight_decay=0.0005,warmup_epochs=3,cos_lr=True,augment=True,# 强数据增强提升鲁棒性hsv_h=0.015,hsv_s=0.7,hsv_v=0.4,close_mosaic=10,name="forest_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model=YOLO("./runs/detect/forest_fire_det/weights/best.pt")# 单张航拍图推理img_path="drone_forest.jpg"results=model.predict(source=img_path,conf=0.25,iou=0.45,agnostic_nms=True# 抑制树枝/阳光误检)# 保存可视化结果res_img=results[0].plot()cv2.imwrite("fire_result.jpg",res_img)# 视频/实时流巡检# model.predict(source="drone_flight.mp4", save=True, stream=True)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():model=YOLO("fire_model.pt")results=model.predict("drone_forest.jpg",conf=0.25)fire_count=0forrinresults:fire_count+=len([boxforboxinr.boxesifint(box.cls)==0])iffire_count>0: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_ok=True)forxml_fileinPath(voc_dir).glob("*.xml"):tree=ET.parse(xml_file)root=tree.getroot()img_w=int(root.find("size/width").text)img_h=int(root.find("size/height").text)txt_path=os.path.join(yolo_dir,f"{xml_file.stem}.txt")withopen(txt_path,"w")asf:forobjinroot.findall("object"):cls_name=obj.find("name").textifcls_namenotinclass_names:continuecls_id=class_names.index(cls_name)bndbox=obj.find("bndbox")xmin=float(bndbox.find("xmin").text)ymin=float(bndbox.find("ymin").text)xmax=float(bndbox.find("xmax").text)ymax=float(bndbox.find("ymax").text)# YOLO 归一化坐标cx=(xmin+xmax)/2/img_w cy=(ymin+ymax)/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)