摘要

火灾识别技术在智能安防领域具有重要的应用价值，传统火灾检测方法依赖传感器和人工监控，存在响应速度慢、误报率高、覆盖范围有限等问题。随着计算机视觉和深度学习技术的发展，基于图像的火灾识别系统成为研究热点。YOLO（You Only Look Once）算法因其高效的目标检测能力被广泛应用于实时场景分析，而卷积神经网络（CNN）在特征提取方面表现出色。本研究结合YOLO和CNN架构，构建了一种高效的企业级火灾识别系统，旨在提升火灾检测的准确性和实时性。系统采用完整的数据集进行训练和验证，确保模型在复杂环境下的鲁棒性，为工业、仓储、森林等场景提供智能化的火灾预警解决方案。

本研究基于Python编程语言，采用YOLOv5模型进行目标检测，结合CNN增强特征学习能力，实现高精度的火焰和烟雾识别。系统支持实时视频流分析，具备多目标检测、动态阈值调整和报警推送功能。通过数据增强和迁移学习技术优化模型性能，在公开数据集和自建数据集上达到较高的检测准确率（mAP@0.5超过90%）。系统源码包含数据预处理、模型训练、推理部署等模块，并提供可视化界面便于用户交互。关键词包括：火灾识别、YOLOv5、CNN、深度学习、Python、智能安防。

数据表

火焰检测数据表

火焰检测数据表用于存储模型训练和测试阶段的火焰标注数据，包括图像路径、标注框坐标和类别信息，结构如表3-1所示。

模型训练日志表

模型训练日志表记录训练过程中的关键指标，如损失值、准确率等，便于优化和调试，结构如表3-2所示。

报警记录数据表

报警记录数据表存储系统检测到的火灾报警信息，包括位置、时间和处理状态，结构如表3-3所示。

博主介绍：

🎓 计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者
在校期间积极参与实验室项目研发，现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 📊 数据展示：
全网粉丝30W+，累计指导毕业设计1000+项目，原创技术文章200+篇，GitHub项目获赞5K+ 🎯 核心服务：
专业毕业设计指导、项目源码开发、技术答疑解惑，用学生视角理解学生需求，提供最贴心的技术帮助。

系统介绍：

企业级YOLOV火灾识别研究与应用智能识别系统源码|Python+YOLO+CNN架构+完整数据集【完整版】，拿走直接用（附源码，数据库，视频，可提供说明文档（通过AIGC）技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

功能参考截图：

系统架构参考：

视频演示：

可以直接联系我查看详细视频，个性签名！

项目案例参考：

最后再唠叨一句：

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遇见即是缘，欢迎交流，你别地能找到的源码我都有！！！