该数据集由Kutay Kutlu创建并维护，发布于Kaggle平台，最后一次更新时间为4年前（截至数据集页面的发布时间）。
森林防火是一种全球性的重要现象，它们对经济和环境造成了巨大的破坏。随着气候变化的影响，这些破坏性效应正在加剧。因此，及时检测火灾并警告相关负责人至关重要。该数据集旨在帮助研究人员和开发者创建烟雾和火灾检测算法，以应对这一挑战。
该数据集主要用于开发和测试烟雾及火灾检测算法。它包含了一系列与森林火灾相关的图像数据，这些图像可用于训练机器学习模型或深度学习算法，以实现对火灾的自动检测和预警。
1.图像资源丰富：数据集中的大部分图像来自http://smoke.ustc.edu.cn/datasets.htm，该网站提供了更多相关的图像资源，可用于扩展数据集或进行更深入的研究。
2.应用场景广泛：可用于开发火灾监测系统、无人机火灾检测、智能监控等领域。
3.数据质量可靠：图像数据经过筛选和整理，适合用于算法训练和验证。
•研究用途：可用于研究火灾检测算法的性能和优化。
•开发用途：可用于开发实际的火灾监测系统，提高火灾响应速度和准确性。
•教育用途：可用于教学和实践，帮助学生和开发者了解火灾检测技术。
该数据集可在Kaggle平台下载，链接为：
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