成为VIP摘 要
图像识别技术已经在各个领域得到广泛应用，比如医疗影像识别、智能安防监控、人工质检方面，本研究设计的“基于图像识别的火灾预警系统”主要探讨的是如何利用图像识别技术实现火灾的早期识别和警报，以提高火灾应急响应效率和减少火灾损失。系统采用Django框架进行设计，功能涵盖了网站公告、消防资讯、识别预警、投诉建议等模块，系统运行简单，功能丰富，可以可以对火灾风险进行实时监测和预警，为火灾防控提供重要支持。
关键字：图像识别、Django框架、识别预警
Image recognition technology has been widely applied in various fields, such as medical image recognition, intelligent security monitoring, and manual quality inspection. The “Fire Warning System Based on Image Recognition” designed in this study mainly explores how to use image recognition technology to achieve early recognition and alarm of fires, in order to improve the efficiency of fire emergency response and reduce fire losses. The system is designed using the Django framework, which includes modules such as website announcements, fire information, identification and warning, complaint suggestions, etc. The system is simple to operate and has rich functions. It can monitor and warn fire risks in real time, providing important support for fire prevention and control.
Keywords: Image recognition, Django framework, recognition warning
一、绪论
1.1研究背景
火灾是一种常见的灾害，对人们的生命财产安全会造成严重威胁，随着计算机视觉技术的发展，图像识别技术在很多领域开始广泛使用，随着社会对智能安防系统的需求日益增加，火灾预警作为其中的重要组成部分，社会也在广泛关注，将图像识别模式更火灾监测与火灾预警相结合，实现基于图像识别的火灾预警系统，能够提前发现火灾风险，减少火灾造成的损失。同时，火灾预警系统的运用也符合数字化安全趋势，有助于提升社会安全水平。
目录
摘 要 1
一、绪论 1
1.1研究背景 1
1.2研究意义 2
二、开发技术 4
三、系统分析 7
四、系统设计 12
4.1系统功能设计 12
4.2数据库结构设计 13
4.2.1E-R图设计 14
4.2.2数据库表设计 18
五、系统实现 19
5.1前台端功能介绍 19
5.1.1登录界面 20
5.1.2修改密码 20
5.1.3消防资讯界面 21
5.1.4网站公告界面 21
5.1.5识别预警界面 22
5.1.6投诉建议界面 22
5.1.7收藏界面 22
5.2后台功能介绍 23
5.2.5系统管理界面 25
六、系统模块测试 27
七、总结 28
参考文献 29
致谢 30
zyq
