摘要

火灾作为突发性灾害，对社会安全与生态环境构成严重威胁，传统火灾监测手段依赖人工巡检与传感器网络，存在响应延迟、覆盖范围有限等缺陷。随着计算机视觉与深度学习技术的快速发展，基于视觉的火灾识别成为研究热点，其非接触式、实时性强的特点为火灾预警提供了新思路。YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效的单阶段检测特性，在目标检测领域表现突出，为火灾识别任务提供了可行方案。本研究聚焦于YOLOv5/v8等版本的算法优化，结合公开及自建火灾数据集，构建高精度、低延迟的火灾检测模型，旨在解决复杂场景下火焰与烟雾的动态识别问题，为智能安防系统提供技术支持。

研究基于Python开发框架，集成YOLOv5/v8模型，通过数据增强、迁移学习等技术提升小样本场景下的泛化能力。平台设计包含数据标注、模型训练、可视化检测等功能模块，支持视频流与静态图像的实时分析。实验采用混合数据集（如FireNet、BoWFire）进行训练与验证，通过mAP（平均精度）、FPS（帧率）等指标评估性能，并对比传统方法（如SVM、CNN）的优劣。结果表明，优化后的YOLO模型在准确率与速度上均优于基线方法，适用于嵌入式设备与云端部署。关键词：火灾识别、YOLOv5、深度学习、目标检测、Python、实时监控。

数据表

火焰特征数据表

平台中火焰特征数据表用于存储火焰检测过程中的动态属性信息，包括火焰位置、置信度及时间戳等。主键为系统生成的唯一标识符，支持后续分析与可视化。结构如表3-1所示。

模型训练日志表

记录模型训练过程中的超参数与性能指标，便于回溯与调优。结构如表3-2所示。

用户操作记录表

存储平台用户的操作行为与时间信息，用于审计与权限管理。结构如表3-3所示。

博主介绍：

👨‍🎓博主简介 ❤计算机在读硕士 | CSDN 专业博客 | Java 技术布道者 ❤深耕实验室一线，痴迷 SpringBoot

系统介绍：

开源免费分享Python+YOLO YOLOV火灾识别研究与应用识别平台源码【适合毕设/课设/学习】深度学习+数据集可提供说明文档 可以通过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： 请dd我获取更详细的演示视频 或者直接加我，网名和签名

项目案例参考：