本申请提供了一种针对火灾的警报方法，通过将已发生火灾的矿井的火灾图像中火焰区域，以火灾图像的纹理和颜色融入到目标矿井的各矿道中后，可以将得到的图像作为目标矿井起火后的火灾图像，并将该图像作为正样本图像，并将目标矿井在正常情况下的矿道图像作为负样本图像，由于使用的训练样本的背景部分是目标矿井的真实环境背景，且火灾是其他矿井已发生的真实的火灾，因此使用上述正负样本图像对卷积神经网络模型进行训练后可以使训练好卷积神经网络模型对目标矿井是否发生火灾进行更好的识别和发出警报，有利于提高检测的准确率和警报的可靠性。