当前火灾图像识别方法主要依赖于大数据集，在样本不足时会出现探测结果不可靠的问题。针对国内外普遍缺乏火灾图像样本的问题，根据火灾探测算法开发和评估需求，建立样本数量充足且包含多种应用场景的大型火灾图像数据集。为确保火灾图像数据集完备与有效，通过数据集开发并评估多个图像型火灾探测算法，分别对数据集的开发有效性和评估有效性进行试验。试验结果表明：数据集具有较好的普适性和有效性，可以为图像型火灾探测算法的研究提供基础平台。
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