烟火检测-烟火检测数据集

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了烟火检测-烟火检测数据集相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

烟火检测-烟火检测数据集

  • 作者:leilei

  • 注意:yolov4仅支持火灾检测,yolov5s支持烟雾-火灾2类检测!


安装环境

    python: 3.6+
    ubuntu16.04 or 18.04
    darknet (cuda10.0 docker) ***
    pytorch 1.6+ (cuda10.2 docker)


新开源的数据集项目

  • 工作服反光衣-安全帽数据集: 可用于施工区域or危险区域等指定区域检测: reflective-clothes-detect-dataset

https://github.com/gengyanlei/reflective-clothes-detect


数据集下载细节

  • 烟火(10827张图像,无标签)-百度云盘下载链接 提取码->(hhwq)

https://pan.baidu.com/s/1GhFKbp6hN26hxJWXIg_W2A
  • 烟火(2059张图像,含标签)-百度云盘下载链接 提取码->(3q4r)

https://pan.baidu.com/s/1AvCMcmZ7SaAZznmyTO65cg
  • yolov4火灾检测模型-百度云盘下载链接 提取码->(w3ip)

https://pan.baidu.com/s/14g0SkV5vR8OhnDOCTW6r9A
  • yolov5烟雾火灾检测模型 直接在yolov5文件夹中!

  • darknet-yolov4官方github安装教程

https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-compile-on-linux-using-make
  • yolov4.conv.137

https://drive.google.com/open?id=1cewMfusmPjYWbrnuJRuKhPMwRe_b9PaT
  • 如果想使用最新版本darknet预测函数,请参考latest_darknet_API.py代码。

https://github.com/gengyanlei/fire-detect-yolov4/blob/master/latest_darknet_API.py
由于官方darknet预测图像,返回的画框图像是608*608,而非原始图像,坐标框也是如此,
因此,本人参考官方代码,修改成图像-视频预测在一起的代码,并且是原始图像!


数据集详细情况说明

  • 烟火检测数据集(按照Pascal VOC格式排列):

    --VOC2020
        --Annotations (xml_num: 2059)
        --ImageSets(Main)
        --JPEGImages (image_num: 2059)
    
        --label_name: fire
    
  • 解压压缩文件命令

    tar -xzvf ***.tar  (win or linux: Git Bash)
    or 
    7zip (win: 7zip; 360zip 需要解压2次)
    
  • 将VOC格式转成yolo格式:

    调用yolov4 -> scripts -> voc_label.py
    
  • 烟火检测数据集包含的场景类型:

    大火-小火,建筑起火、草原起火、森林起火、车辆(汽车、卡车、摩托车、电动车)起火、白天-黑夜起火、室内-室外起火;
    烟雾同火场景一致!
    
  • 百度图片爬虫代码

    请使用 crawl_baidu.py
    
  • 数据预标注 ###############关键###################

    (1)下载10827烟雾-火灾检测数据集
    (2)利用本人开源的yolov5火灾-烟雾检测模型,为未标注的图像预标注
    (3)人工修正火灾-烟雾检测预标注,重新训练yolov4、yolov5
    (4)加油!!!


yolov4 测试-训练代码使用说明

  • yolov4测试:

  1. 首先按照yolov4,本人已经将自己编译好的darknet上传,因此你不需要二次编译;将yolov4中的libdarknet.zip解压出来libdarknet.so!

  2. 下载百度云盘中的yolov4火灾检测模型,将其放到backup_fire文件夹;

  3. 调用darknet_API.py函数:

    from darknet_API import Detect
    detect = Detect(metaPath=r'./cfg/fire.data', configPath=r'./cfg/yolov4-fire.cfg',\\
                    weightPath=r'./backup_fire/yolov4-fire_best.weights',\\
                    namesPath=r'./cfg/fire.names')
    image = cv2.imread(r'/home/Datasets/20200714085948.jpg', -1)
    draw_img = detect.predict_image(image, save_path='./pred.jpg')
    

yolov4 训练:

  1. 将VOC格式转成yolo格式

  2. 修改cfg等文件的配置参数

  3. 执行如下命令:

    ./darknet detector train cfg/fire.data cfg/yolov4-fire.cfg yolov4.conv.137 -gpus 0 -map -dont_show
    若出现显存不足,可修改batch的大小和取消random多尺度,默认情况下random=1,取消将random=0


yolov5 测试代码使用说明

  • yolov5测试:

    python detect.py --source ***/aaa.jpg --weights ./best.pt
  1. 切换到yolov5,终端执行如下命令:

python detect.py --source ***/aaa.jpg --weights ./best.pt


可视化

  • ./result: 火灾预测

https://raw.githubusercontent.com/gengyanlei/fire-detect-yolov4/master/result/result_demo.jpg
  • ./xml_lab: 火灾标注


参考博客-github项目

  • train_data contain 1-2-3-4:

  • train_data1:

https://blog.csdn.net/LEILEI18A/article/details/107334474
  • train_data2:

 https://bitbucket.org/gbdi/bowfire-dataset/downloads/
  • train_data3:

 https://github.com/OlafenwaMoses/FireNET/releases/download/v1.0/fire-dataset.zip
  • train_data4:

 https://github.com/cair/Fire-Detection-Image-Dataset/blob/master/Fire%20images.rar
  • fire-demo-dataset: 

http://signal.ee.bilkent.edu.tr/VisiFire/Demo/SampleClips.html


郑重声明:

  • 本数据仅学术探索!!!


本人构建的其它数据集

  • building-segmentation-dataset

https://github.com/gengyanlei/build_segmentation_dataset
  • reflective-clothes-detect-dataset

https://github.com/gengyanlei/reflective-clothes-detect

相关资源:火焰数据集fire.zip_火焰数据集,烟火检测数据集-机器学习文档类...

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