摘要：为解决森林防火工作中监测预警不及时、不准确的问题，基于YOLOv8模型提出了一种面向复杂场景的监测技术，实现了森林火情的快速准确监测。在Backbone部分中引入动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution，DySConv）模块和GAM(Global Attention Mechanism)模块，显著增强了模型的特征提取能力，提升了烟火特征的表现力。采用Wise-IoU 损失函数，增强网络对普通质量锚框的关注度，从而提供更准确的目标检测评估。通过将DyHead模块集成到检测头中，增强了检测头的尺寸、空间和任务感知能力，优化了整体性能。为了对模型性能进行严格评估，文章设计了消融实验和主流模型对比实验，结果表明，文章提出的方法是有效的，该方法的权重大小为14.4 MB，平均检测精度@.5:.95达到80.3%。相较于YOLOv8，平均精度均值mAP@.5:.95提高了8.7%。该模型可为远程火情监控与预警提供技术支持，在森林防火工作中具备实用价值和现实意义。
文章目录
0 引言
1 数据准备
1.1 数据获取
1.2 数据增强
2 改进YOLOv8n网络架构设计
2.1 骨干的改进
2.2 头部的改进
2.3 损失函数的改进
2.4训练设备和评价指标
2.4.1实验环境
2.4.2模型评估指标
3 实验结果分析
3.1消融实验对比
3.2不同模型检测性能的比较
3.3改进算法性能展示
4 结束语
