基于改进YOLOv8的火灾探测报警系统的设计与实现

• 作者: 李泽森 徐艳英 沈阳航空航天大学安全工程学院
• 来源期刊: 科技与创新
• 学科: 工学
• 关键词: 火灾报警;YOLOv8;EMA注意力机制;Jetson nano
• 年，卷（期）: 2025,（2）
• 页码范围: 92-95
• 页数: 4页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2025.02.025

摘要

设计了基于改进YOLOv8的图像型火灾探测报警系统，其由火灾探测、数据传输、报警终端组成，实现了火灾探测、远程报警、火灾定位的功能。在YOLOv8模型的基础上增加一个检测头，并在主干部位添加EMA模块，提升了模型精度，mAP50(IoU阈值为50%时模型的平均精度均值)提升了6.3%，采用TensorRT将模型部署在Jetson nano上进行实验，模型推理时间为555.8 ms。该系统利用摄像头实时获得图像，通过在Jetson nano上部署改进的YOLOv8模型实现对火灾的识别，采用NB-IoT将运算结果传输至OneNET云平台，云平台将信息传输至微信小程序以实现火灾报警，系统响应时间为4.5 s。