烟火识别系统

一个基于深度学习的烟火识别与人脸检测系统，可以自动检测图片中的烟火现象，并提供直观的可视化结果。同时带有登陆注册功能

功能特点

图像检测功能

• ✅ 烟火现象自动识别
• ✅ 标记检测到的烟火区域
• ✅ 支持多个烟火源同时检测
• ✅ 实时显示检测结果
• ✅ 检测结果状态展示

人脸识别功能

• ✅ 准确定位人脸位置
• ✅ 提取人脸特征码
• ✅ 计算人脸相似度
• ✅ 支持多张人脸同时检测
• ✅ 人脸位置可视化标记

界面设计

• ✅ 简洁直观的操作界面
• ✅ 响应式设计适配多种设备
• ✅ 图片上传区与结果展示区分离
• ✅ 加载动画效果
• ✅ 可重置操作状态

用户交互

• ✅ 点击上传图片功能
• ✅ 一键开始检测按钮
• ✅ 检测时间和状态实时显示
• ✅ 重置功能快速清空结果
• ✅ 返回主页选项

技术特点

• 使用Django作为后端框架，提供稳定可靠的Web服务
• 集成OpenCV实现高效的图像处理功能
• 采用face_recognition库实现准确的人脸检测和特征提取
• 优化的前端界面设计，提供流畅的用户体验
• 使用异步请求处理图像上传和检测流程
• RESTful API设计，便于系统扩展
• 高效的图像处理算法，确保检测精度

截图

开发环境

• Python 3.7+
• Django 最新版
• OpenCV 4.x
• face_recognition
• NumPy
• 支持现代浏览器（Chrome、Firefox、Edge等）

如何使用

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/yourusername/fire-detection-system.git

2. 创建并激活虚拟环境：

   conda create -n fire-detection python=3.8
   conda activate fire-detection

3. 安装依赖：

   pip install django opencv-python face_recognition numpy

4. 运行服务器：

   python manage.py runserver

5. 访问系统：

   http://127.0.0.1:8000/static/index.html
   

使用流程

1. 打开系统主页
2. 点击左侧上传区域选择图片（支持JPG、PNG格式）
3. 点击"开始检测"按钮
4. 等待系统处理（右侧会显示加载动画）
5. 查看右侧的检测结果图像和下方的检测信息
6. 可点击"重置"按钮清空当前结果

项目结构

fire-detection-system/
│
├── controller/            # 控制器模块
├── face_recognite/        # Django应用程序
│   ├── settings.py        # 项目设置
│   ├── urls.py            # URL路由配置
│   └── wsgi.py            # WSGI配置
├── static/                # 静态资源
│   ├── index.html         # 主页
│   └── detection_detect.html  # 检测页面
├── util/                  # 工具函数
├── manage.py              # Django管理脚本
└── README.md              # 项目说明

鸣谢

• 感谢Django框架提供的Web开发支持
• 感谢OpenCV和face_recognition提供的强大图像处理能力
• 图标和设计元素来源：开源图标库