小狮博客火灾作为威胁公共安全与生产安全的重大隐患，其早期检测与及时预警是降低灾害损失的关键环节。当前，传统火焰检测方法主要依赖人工监控或单一传感器（如温度、烟雾传感器），前者受限于人力精力易出现漏判误判，后者仅能感知局部物理信号，难以直接识别火焰形态特征，且在复杂场景（如强光反射、小目标远距离成像、多遮挡干扰）下检测效能显著下降。随着计算机视觉技术的发展，基于深度学习的目标检测算法为火焰检测提供了新路径，其中 YOLO 系列算法因兼顾实时性与检测精度，成为该领域的主流技术方案。然而，现有基于 YOLO 的火焰检测系统仍存在诸多应用瓶颈：部分系统操作依赖代码交互，非专业用户难以快速上手；功能模块分散，检测、模型管理、用户权限控制等环节割裂，缺乏一体化设计；参数调节（如置信度、交并比）的交互界面不直观，难以适配不同场景需求；此外，模型训练与推理流程分离，用户难以基于自有数据优化模型性能，限制了系统的灵活性与扩展性。