无人机与AI视觉在火灾检测中的应用

计算机视觉技术在火灾检测领域具有重要价值，广泛应用于智慧城市、森林防火、工业安全及农业保护等场景。传统火灾监控方法依赖固定摄像头和人工巡查，存在视角受限、覆盖范围不足以及响应延迟等问题。

无人机结合AI视觉识别技术为火灾监测提供了创新解决方案。无人机具备高度机动性、全景拍摄能力以及快速部署特点，能够覆盖广阔或难以到达的区域。搭载AI模型的无人机可在飞行过程中实时分析图像，精准识别火焰与烟雾特征，实现早期预警与快速响应。

即使在没有无人机的场景下，基于该技术训练的AI模型同样适用于固定摄像头拍摄的画面。通过火焰与烟雾数据集的训练，模型能够从视频流中实时检测火情，为各类监控系统提供智能化升级方案。

然而，想要训练一个高精度的火灾识别模型，最大难题往往是缺乏真实、多样化、可用的数据。

本数据集正是为了解决这一痛点而打造——5198 张自制高清火灾与烟雾图像，全部由无人机在多场景、真实火情环境中拍摄采集，可直接用于深度学习模型的训练与测试。

数据集优势

这些场景全面覆盖各类高火灾风险区域，充分还原不同环境下火焰与烟雾的外观特征，具体包括：

1. 城市区域
   覆盖商业区、住宅区、工业区等多种功能分区：

   • 商业区高楼林立、设备密集，火灾荷载高；

   • 住宅区布局多样，用火用电场景复杂；

   • 工业区生产活动集中，涉及易燃易爆物质与大型机械，火灾形态独特。

2. 农村与野外
   农村建筑分散、防火间距不足，消防设施有限；
   野外则常有大片秸秆、荒草等易燃物，干燥季节极易引发大面积火情。

3. 森林场景
   包含针叶林、阔叶林、混交林等不同生态系统；植被茂密、地形复杂，火势受气候因素显著影响，烟雾扩散规律多变。

4. 农田环境
   含不同生长阶段的农作物，易燃性差异明显；灌溉设施、农用机械等亦可能因操作不当引发火灾，烟雾特征具有场景独特性。

5. 田埂边界
   农田与通道交界处，常伴有杂草、落叶等易燃物；农事活动中不经意的用火行为，可能引发小范围火情，形成特殊烟雾样本。

6. 工厂区域
   覆盖制造业、化工、食品加工等行业；因生产工艺与原材料差异，不同工厂火灾的致灾因素与烟雾特性差别巨大。

以下是具体的样本分布情况：

场景类型	样本比例	特征描述
城市	21%	商业区高楼林立，电气设备密集；住宅区用火用电复杂；工业区存在易燃易爆物
农村野外	18%	分散自建住宅、农作物秸秆、荒草，消防设施匮乏
森林	20%	针叶林、阔叶林、混交林，植被茂密，气候条件影响显著
农田	15%	不同作物易燃性差异，存在农用机械、灌溉设施风险
田埂	11%	杂草、落叶集中，农事用火行为常见
工厂	15%	制造业、化工、食品加工等多行业，烟雾形态差异大

数据应用示例

数据示例读取与可视化

使用以下代码读取部分样本图像并展示：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import glob

img_paths = glob.glob('fire_smoke_dataset/*.jpg')[:5]
plt.figure(figsize=(12, 4))
for i, path in enumerate(img_paths):
    img = cv2.cvtColor(cv2.imread(path), cv2.COLOR_BGR2RGB)
    plt.subplot(1, 5, i+1)
    plt.imshow(img)
    plt.axis('off')
plt.show()

数据处理与特征工程

• 统一尺寸：将图像缩放至 640×640，适配 YOLO 系列模型输入。
• 数据增强：通过随机翻转、旋转和颜色抖动提升模型泛化能力。
• 标注格式转换：将标注文件转换为 YOLO TXT 或 COCO JSON 格式。
• 多场景平衡采样：避免模型对特定场景（如森林火灾）过拟合。

示例代码：

from torchvision import transforms
from PIL import Image

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((640, 640)),
    transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor()
])
img = Image.open('fire_smoke_dataset/sample.jpg')
img_tensor = transform(img)

目标检测（火灾/烟雾检测）

使用 YOLOv8 或 YOLOv5 训练目标检测模型：

from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt')  # 加载预训练模型
model.train(data='fire_dataset.yaml', epochs=50, imgsz=640)  # 训练配置

场景分类（火情 vs 非火情）

基于 ResNet18 构建二分类模型：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained=True)  # 加载预训练模型
model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, 2)  # 修改输出层为二分类

语义分割（烟雾区域分割）

适用于像素级烟雾分割任务，推荐使用 U-Net 或 DeepLabv3+ 架构。

视频流实时检测

调用训练好的 YOLO 模型处理视频流：

cap = cv2.VideoCapture('drone_fire_video.mp4')
model = YOLO('best.pt')  # 加载训练好的模型
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    results = model(frame)  # 推理
    annotated_frame = results[0].plot()  # 绘制检测框
    cv2.imshow('Fire Detection', annotated_frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27:  # 按 ESC 退出
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

数据集样例与获取方式

属性	说明
数据总量	5,198 张高清图片
采集设备	多型号无人机高清相机
场景类型	城市、农村、森林、农田、田埂、工厂
标注内容	火焰、烟雾目标框 / 分割掩码
图像分辨率	高清（大部分 1920×1080）
文件格式	JPG
应用方向	火灾检测、烟雾识别、应急预警系统
获取方式	点击访问数据集