烟火检测是一种计算机视觉任务，主要用于识别和定位图像或视频中的烟雾和火焰。这类检测在森林防火、工业安全监控、智能城市监控等应用中具有重要意义。与其他目标检测任务相比，烟火检测具有一些独特的挑战，如火焰的形状不规则、颜色变化多端、背景复杂等。 YOLO等实时目标检测算法由于其速度快、全局推理的特点，也被应用于烟火检测任务中。通过训练YOLO模型，检测系统能够快速识别出图像或视频中的烟雾和火焰区域，并在实际场景中实时预警。 优点: YOLO在烟火检测中的高效性使其能够在实时视频流中快速做出检测，适合应用于监控系统、无人机巡检等场景。 缺点: 在烟雾、火焰形状复杂多变的情况下，YOLO可能需要通过大量数据增强和模型优化来提升检测精度。 应用场景： 森林防火监控: 利用烟火检测系统对森林进行实时监控，及时发现火灾隐患。 工业安全: 在工厂、石化等高危环境中，烟火检测系统可以帮助快速发现火灾源头，减少财产损失和人员伤亡。 城市监控: 智能监控系统结合烟火检测算法，能够在城市公共区域实时预警火灾，提高城市安全。 烟火检测技术的发展有助于提升火灾预防和应急响应的效率，减少火灾带来的危害。

使用labelimg标注的网图，大概1000张，自用于yolov3烟火检测，经过测试效果拔群，重点在于jpg图片以及xml文件，train.txt以及val.txt等请自行修改。

共4999张图片，包含烟雾和火焰两个标签，火焰标注较为完善，烟雾由于图像分辨率等原因难以比较好的标注。用yolo训练后火焰的AP在0.7左右，烟雾在0.5左右。图像有多个来源，存在一定重复。