Le jeu de données de vision par ordinateur Long-Distance Wildfire & Smoke Detection est conçu pour l'alerte précoce et la surveillance environnementale des feux de forêt. Il vise à améliorer la capacité du modèle à détecter la fumée et les feux de forêt dans le cadre de la surveillance forestière à longue distance et est largement utilisé dans des domaines de recherche tels que la prévention des feux de forêt, l'inspection par drone et la surveillance intelligente. Ce jeu de données a été généré de manière entièrement synthétique, simulant des scénarios de surveillance aérienne à longue distance, tels que les tours de guet et les caméras de surveillance de crête. Il se concentre sur la détection des colonnes de fumée des feux de forêt, plus facilement observables aux premiers stades d'un incendie. Le jeu de données comprend des images synthétiques haute résolution et un fichier metadata.json annoté, incluant des descriptions en langage naturel et des attributs tels que la catégorie, la distance de surveillance, la région écologique et la visibilité de la cible. Les catégories de données sont « Fumée » (environ 901 TP3T) et « Feux de forêt » (environ 101 TP3T), couvrant divers environnements écologiques comme les forêts méditerranéennes, les forêts d'Amérique du Nord et l'Asie tropicale.

Citation

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author = {Simuletic Team},
title = {Long-Range Wildfire & Smoke Detection Dataset},
year = {2026},
publisher = {Kaggle},
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