公共烟雾火灾图像数据集资源

1. FDSN Smoke Database：这是一个由美国地质勘探局维护的数据库，其中包含了全球各地火灾烟雾的卫星图像。这些图像可以用于研究火灾对大气环境和气候的影响。

2. Smoke Detection Dataset：这是一个包含了火灾烟雾和非烟雾场景的数据集，用于烟雾检测算法的训练和评估。该数据集包含了来自不同摄像头的图像和视频。

3. Wildfire Smoke Detection Dataset：这是一个专门用于野火烟雾检测的数据集，其中包含了来自无人机和卫星的图像。该数据集可以用于研究野火对环境和人类健康的影响。

4. Smoke Detection in Video Dataset：这是一个包含了火灾烟雾和非烟雾场景的视频数据集，用于烟雾检测算法的训练和评估。该数据集包含了来自不同场景的视频，并且可以用于烟雾检测算法的实时检测。

5. FireNet: A Fire Detection Dataset：这是一个专门用于火灾检测的数据集，其中包含了来自不同场景的图像和视频。该数据集可以用于研究火灾检测算法的性能，并且可以用于实时火灾监控系统的开发。

相关问题

公共烟雾火灾图像数据集

公共烟雾火灾图像数据集是指收集并整理了一定数量的公共烟雾火灾场景的图像数据集。这些图像数据集可以用于火灾检测、烟雾识别、火灾预警等相关应用领域的研究。公共烟雾火灾图像数据集通常包括不同场景、不同时间、不同天气等多种情况下的火灾图像，以及相应的标注信息，如火灾区域、烟雾密度等。这样的数据集对于推动火灾监测技术的发展和提高公共安全水平具有重要意义。

烟雾图像分类数据集 github

### 关于烟雾图像分类的数据集

对于烟雾图像分类的任务，构建高质量的数据集至关重要。通常情况下，创建这样的数据集涉及到多个步骤，包括但不限于收集原始素材、清理冗余项以及精确标注目标对象等过程[^4]。

为了帮助研究者更便捷地获取适用于训练和测试模型的烟雾图像资料，在GitHub上存在一些公开可用的数据集合项目：

- **Smoke Dataset by CVisionAI**: 这个项目提供了经过精心准备的真实世界中的烟雾事件视频片段及其对应的帧图片，并附带详细的标签说明文件。链接地址为：[CVisionAI Smoke Dataset](https://github.com/cvisionai/smoke_dataset)

- **FireAndSmokeDataset**: 另外一个值得注意的是由个人开发者维护的小型但具有代表性的火灾与烟雾视觉样本库，其中包含了不同环境下的静态照片及短片序列。访问路径如下所示：[Fire And Smoke Dataset](https://github.com/samirsaci/FireAndSmokeDataset)

这些资源能够作为初步探索的基础材料；然而需要注意的是，实际应用时可能还需要进一步扩充和完善自定义采集的数据来满足特定需求。

import os
from PIL import Image
import xml.etree.ElementTree as ET

def load_images_from_folder(folder):
    images = []
    annotations = []

    for filename in os.listdir(folder):
        if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"):
            img_path = os.path.join(folder, filename)
            img = Image.open(img_path).convert('RGB')
            images.append(img)
            
            annotation_file = filename.rsplit('.', 1)[0]+'.xml'
            tree = ET.parse(os.path.join(folder, annotation_file))
            root = tree.getroot()
            objects = [obj.findtext('name') for obj in root.findall('object')]
            annotations.append(objects)

    return images, annotations

此段Python代码展示了如何读取指定目录下所有的JPEG/PNG格式图片并加载相应的XML形式的标注信息，这对于后续处理来自上述提到的数据集中提取出来的成对影像与其描述非常有用。