基于YOLOv5/YOLOv8的多级火灾检测系统设计

火灾检测是计算机视觉领域的重要应用场景，本文探讨了一种基于YOLOv5/YOLOv8的多级火灾检测系统设计方案。该系统采用轻量级模型进行初步检测，当检测到潜在火情时自动切换至更精确的模型进行跟踪和分割，最终触发警报。

系统架构设计

该系统的核心思想是构建一个分层次的检测流程：

1. 初级检测层：使用YOLOv8s等轻量级模型进行实时监控，快速识别可能的火源
2. 高级分析层：当初级检测达到一定置信度或火势增长时，切换至YOLOv8x等更精确模型
3. 分割与跟踪层：对确认的火源进行语义分割和持续跟踪
4. 报警决策层：根据火势发展情况触发相应级别的警报

关键技术实现

模型选择与切换机制

轻量级模型(YOLOv8s)负责7×24小时不间断监控，其优势在于计算资源占用低，适合部署在边缘设备。当检测到潜在火情时，系统自动激活更精确的模型(YOLOv8x)进行二次确认和详细分析。

动态检测策略

系统采用基于置信度和目标尺寸的动态检测策略：

• 当检测框置信度超过预设阈值(如0.7)
• 或检测框面积在连续帧中显著增长
• 系统自动升级检测级别

分割与跟踪集成

在确认火情后，系统可结合语义分割技术(如EfficientSAM)精确描绘火势范围。同时采用目标跟踪算法持续监控火势发展，为灭火决策提供数据支持。

工程实现建议

1. 硬件选型：考虑使用带GPU加速的边缘计算设备，如NVIDIA Jetson系列
2. 软件框架：PyTorch作为基础框架，结合OpenCV等计算机视觉库
3. 性能优化：可采用模型量化、剪枝等技术提升实时性
4. 报警策略：设计多级报警机制，根据火势严重程度触发不同响应

应用场景扩展

该方案不仅适用于室内火灾检测，还可应用于：

• 森林防火监控
• 工业区安全监测
• 城市高空瞭望系统
• 智能家居安全防护

通过多级检测策略，系统能够在保证实时性的同时提高检测精度，有效降低误报率，为火灾早期预警提供可靠的技术解决方案。