网络社区对数据的提供和传播具有便捷性、快速性、随机性等特点,是社会舆论的聚集地。对网络社区中的信息进行分析预警处理,可以帮助相关管理人员做出及时准确的判断,有效遏制不良言论的传播,保护公众安全和维护社会稳定,具有重要意义。图像作为互联网传播数据量最大的载体,其传播速度及影响力远大于文本,但现阶段基于网络社区图像的舆情分析预警技术尚处于起步阶段。本文以网络社区中的图像为研究对象,重点研究高校网络社区,结合高校网络舆情的特点,设计了高校网络社区舆情要素分类体系,归纳出思想政治类、自然灾害类、公共卫生类、治安安全类、学校管理类、民族宗教类、特殊学生类七类高校舆情要素和与其相关的38类图像类别。通过网络爬虫技术从网络社区和开源图像库中采集相关图像并标注,建立图像数据库。构建网络社区中图像的分类模型、图像的文字识别模型以及图像的情感倾向性分析模型,在采集的图像中分别达到了89.31%、98.43%和98.53%的准确率。结合分析模型的结果,设计了基于图像内容的舆情预警模型,在六万多个高校网络舆情主题中,有着81.67%的高校舆情要素分类准确率,75.03%的舆情预警精确率和95%舆情预警召回率。