融合改进Yolov8的火灾烟雾检测方法

本发明属于目标检测技术领域，具体的说是融合改进Yolov8的火灾烟雾检测方法，包括以下步骤：步骤1、在Yolov8原始模型上添加一个160×160的小目标检测层构成FS‑Yolov8，FS‑Yolov8将第二层提取的特征图与第十六层上采样后的特征图进行Concat拼接,最后在第十八层输出作为第四个检测头；步骤2、在DLKA模块基础上生成DLKA_v3模块,再结合C2f模块形成C2f‑DLKA_v3模块；该网络在Yolov8的基础上增加了一个小目标检测层,能更有效地检测初期小火焰目标,进行早期预警；特征提取部分创新出可变形模块C2f‑DLKA_v3,来适配形状不规则的火灾与烟雾检测,同时再对其中可变形卷积进行改进,更有效地确定检测物体边界；引入新型轻量动态上采样Dysample替换原本的Upsample模块来实现性能提升。