基于深度学习LeNet模型的火灾检测与预警系统设计与实现.pdf

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言1

1.1项目背景和意义1

1.2项目目标和目的1

2相关技术与工具介绍2

2.1LeNet模型概述2

2.2目标检测技术2

2.3Flask框架介绍3

2.4开发环境与工具4

2.4.1Python简介4

2.4.2PyCharm简介5

2.4.3第三方库简介6

2.4.4Pytorch框架6

3方法设计与实现7

3.1数据集收集与预处理7

3.1.1数据集的获取7

3.1.2数据集预处理8

3.2深度学习模型选择与设计9

3.2.1深度学习模型选择9

3.2.2模型设计10

3.3模型的编译与训练12

3.4模型的评估与优化13

3.4.1模型的评估13

3.4.2模型的优化14

3.5前端设计与实现15

3.5.1系统前端设计15

3.5.2设计效果展示及分析16

4小结16

I

湖南商务职业技术学院毕业设计

参考资料18

.

II

湖南商务职业技术学院毕业设计

基于深度学习LeNet模型的火灾检测与预警

系统设计

1引言

1.1项目背景和意义

随着社会的不断进步和发展，煤气、天然气走进了千家万户，家庭火灾的

发生率逐渐升高，造成的重大事故层出不穷，给我们生命的安全带来威胁，危

害公众的财产安全。火是人类文明的象征，它可以危害人类，但同时也可以给

人带来幸福。对人类来说，火是利弊共存的，它点亮了人类文明的进程，但同

时火不在我的控制之下，它带给我们灾难。这不得不让我们警惕火灾的危害，

因此，我们需要加强对火灾的监测，开发设计新型的火灾检测系统，应用于社

会，降低火灾对我们造成的危害和损失。为此设计一款可以检测火灾的预警系

统，有助于帮助人们更早发现火情，及时处理火灾的发生。

基于深度学习模型在火灾检测方面的意义是提供早期的火灾发现和报警，

提高检测的准确性和可靠性，实现自动化和智能化的监测，预防火灾风险，辅

助决策和应急处理。这些都有助于提高火灾监测和防控的效率和安全性，保护

人们的生命财产安全。

1.2项目目标和目的

近年来，高新技术产业安全的快速发展和未来消防安全要求的日益严格，

国内和国外发展了一种新的基于图像处理的方法进行火灾的检测。随着计算机

和信息技术的飞速发展，国内外从事软件和火灾报警设施的机构及其主要公司

都在不断地提