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核心特点

1. 精细化标注：
   每张图像均提供 YOLO 格式标注文件，标注类别包括火焰（fire）、烟雾（smoke）及潜在火源设备（如服务器、电源模块），支持多目标联合检测与定位任务。标注数据经严格校验，边界框精度达像素级，减少误检与漏检风险。

2. 场景针对性：
   数据涵盖机房典型风险场景，例如：

   • 局部小范围火焰（如电路板火花）与大面积燃烧；
   • 烟雾扩散路径模拟（受空调气流影响）；
   • 设备遮挡条件下的火焰特征捕捉。
     此类数据可有效提升模型在真实机房环境中的鲁棒性。

3. 技术兼容性：
   数据集支持主流深度学习框架（如 YOLOv8、Faster R-CNN），并提供标准化预处理脚本，便于快速集成至训练流水线。实验表明，基于该数据集训练的 YOLOv8 模型在测试集上达到 mAP50 92.7%，推理速度达 183 FPS，满足实时监控需求。

应用价值

本数据集填补了机房场景火灾检测数据的空白，适用于：

• 智慧城市：机房火灾早期预警系统的开发与优化；
• 工业安全：数据中心、通信基站的自动化巡检算法训练；
• 学术研究：复杂环境下小目标检测、动态烟雾追踪等方向的模型创新。

通过提供高质量、场景适配的标注数据，本数据集为提升机房火灾防控的智能化水平提供了关键支持，助力实现“防患于未燃”的安全目标。