公开(公告)号：CN119810559A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202510029638.6

申请日：2025-01-08

Applicant: 太原理工大学

Inventor： 陈泽华 ,  王政杰 ,  许良浩

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域，特别涉及一种基于改进YOLOv8的火灾检测与分类方法、装置及存储介质；所述方法包括获取建筑、车辆和森林火灾的图像；将不同类型火灾的图像输入到火灾检测与分类模型中，得到火灾检测和分类结果；火灾检测与分类模型基于YOLOv8模型改进而成；火灾检测与分类模型包括特征提取网络Backbone模块、特征融合网络Neck模块和特征识别网络Head模块；Backbone模块中加入了有效捕捉火焰细节和火灾周围的空间信息的DGSS模块；Neck模块中将传统YOLOv8模型的SPPF模块替换为能够有效识别不同尺度火焰特征的SLSM模块；本发明采用了基于改进YOLOv8模型的火灾检测与分类模型，能够高效且准确地检测不同场景下的火灾，并标注其所属类型，显著提升火灾应急管理效率。