随着工业化进程的加速和城市化水平的提高，火灾事故的频率和危害程度不断上升，对人们的生命财产安全构成了严重威胁。传统的火焰探测方法，如基于感烟、感温等物理量变化的探测器，存在响应速度慢、误报率高、易受环境影响等缺点，难以满足现代消防安全的需求。因此，研发一种新型、高效、准确的火焰探测装置具有重要的现实意义和应用价值。卷积神经网络（CNN）作为深度学习领域的重要分支，以其强大的特征提取和图像识别能力，为火焰探测提供了新的思路和方法。基于卷积神经网络的新型火焰探测装置能够实时、准确地识别图像中的火焰，并通过算法优化和模型训练，不断提高火焰探测的灵敏度和准确性。本研究旨在利用卷积神经网络的技术优势，设计并开发一种基于卷积神经网络的新型火焰探测装置，以满足现代消防安全的需求。
