数据集介绍

在当前快速发展的城市化进程中，火灾事故的发生频率高且影响范围广，而现有的火灾检测手段在准确性和实时响应能力上存在不足，导致错过最佳扑救时机。使用传统的视觉检测手段容易受到烟雾遮挡影响，因此亟需引入更为可靠的检测技术。火灾现场热成像分割数据集针对这一问题，提供了基于热成像的图像数据，重点在于精确分割火源位置，实现更快速的火灾响应处置。本数据集的构建采用热成像摄像设备在多种模拟火灾环境下收集图像数据，确保数据的多样性与真实性。质量控制方面，采用了多轮专家标注和一致性检查，保证标注的精度与一致性。标注团队拥有丰富的消防和热成像技术背景，规模达到20人。数据预处理包括噪声过滤、图像增强及对应标签生成，最终以分级文件夹的方式存储，便于检索和使用。火灾现场热成像分割数据集以标注精度高(达到98%)、数据完整性强(覆盖多种火灾场景)为特色，同时采用了创新的多模态数据增强技术，提升模型对火源识别的准确度。相比传统可见光影像数据集，该数据集在烟雾遮蔽环境下表现优越，提供高达35%的识别性能提升。此外，该数据集的数据稀缺性在于其真实的火灾场景覆盖和细致的分割标注，可处理多样化的火灾检测需求，具备高扩展性和行业通用性。