无人机河道污染巡检 河道漂浮物检测数据集
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 任务类型 | 目标检测 |
| 样本总量 | 2400张 |
| 类别索引 | 识别类别名称 |
|---|---|
| 0 | 废弃物 |
| 1 | 漂浮物 |
数据集简介
烟火检测数据集，一共2430张图像，配套YOLO格式标签文件。数据集面向火情视觉监测场景，可识别画面中的废弃物、漂浮物目标，图片包含多种户外场景、不同光照环境，标注规范齐全，拿到后就可以直接投入目标检测模型训练，适合森林防火、厂区安防、河道环境监测等AI视觉项目开发与算法验证。
主要特点
- 场景多样性强：图片涵盖多种野外、露天环境，适配视频监控、航拍巡检等采集视角。
- 标注规范标准：标签格式统一，无需复杂转换，可直接接入YOLO系列模型训练。
- 双类别检测：包含废弃物、漂浮物两类目标，满足环境隐患识别的基础需求。
- 样本精简好用：两千余张图片体量适中，硬件压力小，适合快速搭建算法Demo。
- 落地适配广泛：可对接固定摄像头、无人机巡检设备，用于实时画面识别。
YOLOv26训练完整代码
fromultralyticsimportYOLO model=YOLO("yolov26.yaml")if__name__=="__main__":results=model.train(data="smoke_fire.yaml",epochs=120,imgsz=640,batch=12,device=0,workers=3,patience=15,save=True,augment=True,mixup=0.1,mosaic=1.0,lr0=0.01,lrf=0.01,weight_decay=0.0005,warmup_epochs=3,val=True,project="smoke_fire_exp",name="yolov26_smoke_fire_train")smoke_fire.yaml配置文件
path:./smoke_fire_datasettrain:images/trainval:images/valtest:images/testnames:0:废弃物1:漂浮物硬件建议16G显存及以上显卡，显存不足可下调batch参数。开启马赛克、mixup数据增强，提升复杂环境下小目标识别效果。设置早停策略，避免模型发生过拟合。训练导出权重，可用于林区安防监控、河道漂浮物巡查、厂区隐患识别等场景。
使用范围
- 野外安防巡检：摄像头或者无人机画面识别野外废弃物、水面漂浮物，排查环境隐患。
- 河道环境监测：自动识别水面漂浮垃圾，辅助环保巡查工作。
- AI算法项目开发：用于目标检测模型训练，毕设、工程原型快速验证。
- 视频智能预警：接入实时监控流，实现画面内目标自动检测告警。
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