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作者：邓力;周进;刘全义;
单位：中国民用航空飞行学院民航安全工程学院;民机火灾科学与安全工程四川省重点实验室;四川全电动导航飞机关键技术工程研究中心;
摘要：为了提高YOLOv8n算法在火灾探测方面的性能，给出了一种改进方法，通过集成上下文聚合架构Container和轻量级网络GhostNet来优化YOLOv8n网络结构。消融试验和对比试验的结果表明，所提方法能够有效改善YOLOv8n算法检测火灾的效果。该算法的平均精度达92.8%,探测速度达95.24帧/s,查准率达95%,具备更高的探测性能，可以为火灾探测器的研发提供参考。
关键词：安全工程;改进YOLOv8算法;深度学习;火灾探测
基金资助：国家自然科学基金民航联合研究基金项目(U2033206); 四川省重点实验室项目(MZ2022JB01); 航空科学基金项目(ASFC-20200046117001)
