Early and accurate in fire detection is an urgent requirement for fire alarmsystems. To contribute to solving this problem, this paper presents a firedetection model based on YOLOv5 convolutional neural network (CNNs). UsingYOLOv5 convolution neural network to fire detection has given high accuracyupper 90% and real time detection. The current fire and explosion situationcombine analysis of the operation of fire alarm systems be used, a fire detectionbased on YOLOv5 convolutiona l neural network when combine a sercuritycamera systerm improve the performance of the fire alarm system.Phát hiện đám cháy sớm và chính xác đang là yêu cầu cấp thiết đặt ra đối vớicác hệ thống cảnh báo cháy. Để góp phần giải quyết bài toán này, bài báo trìnhbày quá trình xây dựng ứng dụng phát hiện đám cháy sử dụng mạng nơ-ron tíchchập YOLOv5. Ứng dụng sử dụng mô hình mạng nơ-ron YOLOv5 để phát hiệnđám cháy đã cho kết quả thử nghiệm đạt độ chính xác cao và tốc độ xử lý nhanhcó khả năng nhận dạng theo thời gian thực. Với thực trạng cháy nổ hiện tại đồngthời qua phân tích các hệ thống cảnh báo cháy đang có trên thị trường, hệ thốngnhận dạng ngọn lửa sử dụng mạng nơ-ron khi kết hợp với các hệ thống cameraan ninh hứa hẹn sẽ cải thiện được nhiều thiếu sót của các hệ thống báo cháythông thường đang gặp phải, giúp giảm thiểu thiệt hại về người và cơ sở vật chấtkhi xảy ra hỏa hoạn.