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基于YOLOv5与Spring Boot的智能火灾检测系统开发实践

莱夢·2026-08-12·阅读 44 GEO检测（免费）
YOLOv5Spring Boot火灾检测
|难度：普通|阅读约 16 分钟

1. 项目概述

这个基于卷积神经网络的火灾检测系统是我在指导毕业设计过程中开发的一个实用项目。作为一名有10年开发经验的工程师，我深知火灾预防的重要性，特别是在校园、工厂、商场等公共场所。传统的烟雾探测器存在响应慢、误报率高的问题，而基于深度学习的视觉检测方案能够更早、更准确地识别火灾隐患。

系统采用B/S架构，前端使用Vue.js构建用户界面，后端基于Spring Boot框架开发，通过OpenCV处理视频流，并利用训练好的卷积神经网络模型进行实时火灾检测。当检测到火焰时，系统会立即触发声光报警，并记录事件日志。整个系统从算法选型到工程实现都经过精心设计，确保在实际环境中稳定运行。

需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。

2. 系统架构设计

2.1 技术栈选型

后端框架选择Spring Boot主要基于以下几个考虑：

  1. 快速开发：Spring Boot的自动配置和起步依赖大大减少了样板代码
  2. 微服务友好：便于后期扩展为分布式系统
  3. 生态丰富：与MyBatis、Shiro等框架无缝集成
  4. 内嵌Tomcat：简化部署流程

数据库选用MySQL 8.0，主要因为：

  • 开源免费，适合学生项目
  • 事务支持完善
  • 对JSON数据类型有良好支持
  • 社区活跃，问题容易解决

前端采用Vue.js + Element UI组合：
√ 组件化开发，代码复用率高
√ 响应式设计，适配各种设备
√ 丰富的UI组件库，加速开发
√ 学习曲线平缓，适合学生掌握

2.2 MVC架构实现

系统严格遵循MVC模式进行分层：

模型层(Model)

  • 实体类：使用Lombok简化POJO编写
  • Mapper接口：MyBatis-Plus自动生成CRUD操作
  • Service层：业务逻辑封装
  • 自定义异常：统一异常处理

视图层(View)

  • Vue单文件组件(.vue)
  • Axios处理HTTP请求
  • Vue Router管理路由
  • Vuex状态管理

控制层(Controller)

  • RestController注解
  • 统一返回格式
  • 参数校验
  • 权限控制

提示：在实际开发中，我们使用Swagger自动生成API文档，方便前后端协作。

3. 核心功能实现

3.1 火灾检测算法

系统采用改进的YOL

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