本发明涉及机器视觉技术领域，具体提供一种转炉钢水温度预测方法、系统、终端及存储介质，包括：获取转炉冶炼数据和副枪探测的实际温度数据，将转炉冶炼数据和实际温度数据保存至数据库；在冶炼过程中定期获取热成像仪采集的炉口的火焰温度矩阵；将火焰温度矩阵输入预先训练的神经网络模型，神经网络模型输出预测温度；神经网络模型的训练方法包括：利用预先构建的碳温机理模型基于数据库中的冶炼数据计算理论温度；将理论温度与实际温度数据合并做数据增强处理，并将增强后的数据作为训练集的输出数据；将历次采集的火焰温度矩阵作为训练集的输入数据。本发明充分利用了炉口火焰的温度信息和图像特征，实现了钢水温度的准确预测。