7G的森林火情数据集，文末附数据集和源代码

在2020年12月，由北亚利桑那大学等学校开放了一个基于航拍图像的森林火情数据集：FLAME ，该数据集能够用于促进森林火灾的监控报警，帮助消防员和研究人员制定最佳火灾管理策略。

该数据集是由无人机在亚利桑那州松树林火灾堆积物燃烧过程中采集的火灾图像数据集。数据集包括由红外摄像机捕捉到的视频记录和热图。演示的视频和图像都经过了注释，并按帧标记，以帮助重新搜索人员轻松应用其火灾检测和建模算法。

论文提出了两个机器学习问题的解决方案:

1. 基于有无火焰的二值化视频帧的人工神经网络(ANN)方法，准确率达到76% 。
2. 利用基于U-Net的分割方法进行火灾探测，精确确定火灾边界。算法精密度接近92%，召回率为84%。

图1 基于有无火焰的二值化视频帧的人工神经网络(ANN)方法

图2 基于U-Net的分割方法

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2012.14036v1.pdf
代码：https://github.com/AlirezaShamsoshoara/Fire-Detection-UAV-Aerial-Image-Classification-Segmentation-UnmannedAerialVehicle

数据集已经上传到IEEE dataport，IEEE会员可登录下载：
https://ieee-dataport.org/open-access/flame-dataset-aerial-imagery-pile-burn-detection-using-drones-uavs

如果没有IEEE会员的朋友，可以加我微信好友【xinglunan_0608】找我要一份，我已经下载了，接近7个G的资源，做分类和分割的训练都可以。看在我这么辛苦的份上，点赞、留言和关注我，谢谢各位！