火焰和烟雾检测中YOLOv8的应用和改进

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摘 要：火灾事件严重威胁着人民生命财产安全，因此火灾检测是极其必要的。基于YOLOv8算法进行烟雾和火焰检测，并对模型结构进行改进以提高准确度。改进包括3个方面，一是引入DBB模块，二是使用动态卷积，三是优化损失函数。实验表明，三种改进算法均在一定程度上提高了检测准确度，而同时使用三种改进的YOLOv8n模型，相比原来的YOLOv8n，mAP50提升了3.03%，mAP50-95提升了3.37%，相比于Faster R-CNN等其他模型，mAP50、mAP50-95等各项性能指标也获得了大幅提升，火灾检测准确度也有所提高。（剩余9309字）