摘要野火分类与检测航空影像数据集是一个面向野火识别与检测任务构建的高分辨率航空影像数据集主要用于计算机视觉和深度学习模型的火灾目标识别研究。数据集概述数据集共包含 8,600 张高分辨率航空影像其中 5,000 张为火灾Fire图像3,600 张为非火灾No Fire图像。数据主要从航空视角呈现森林、植被及其他地表区域中的火灾与非火灾场景能够为野火自动识别、航空遥感监测以及智能火灾预警等研究提供图像数据基础。数据集同时提供适用于分类任务的 PNG 格式图像以及适用于检测任务的 JPG 格式图像。数据结构与关键特征数据集按照训练集、验证集和测试集进行划分整体结构包括 train、valid 和 test 三个子目录每个子目录下进一步划分为 fire 和 nofire 两个类别形成典型的二分类数据组织形式。其核心特征是高分辨率航空视角、火灾/非火灾二分类标注以及适用于深度学习模型训练的数据划分结构可直接用于图像分类模型的数据加载与训练也可结合检测标注开展野火目标定位研究。应用价值与研究方向数据集适用于野火图像分类、航空火灾检测、森林火灾智能监测和无人机视觉感知等研究可用于训练 YOLO、ResNet、EfficientNet、MobileNet、Vision Transformer 等深度学习模型实现复杂自然环境下的火灾自动识别。进一步可以研究小目标火焰检测、烟雾与火焰联合识别、复杂背景下的误报抑制、无人机实时火灾监测、边缘设备部署以及智能森林防火预警系统具有较强的计算机视觉与智慧林业应用价值。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-612文件大小3.5G原创声明本数据集为整理作品
