基于改进YOLOv8的化工厂安全装置检测算法

来源：计算机测量与控制杂志2026年第2期北京时间：

作者：曹鑫泉,李海涛,张俊虎

单位：青岛科技大学 信息科学技术学院

摘要：针对工厂工业安全检测场景安全装置目标检测存在的漏检与误检问题,提出了SAG-YOLOv8改进架构；通过移位卷积替换原C2f模块中的常规卷积构建C2f-SWC新模块以增强多尺度特征表达能力；采用AIFI模块替代传统空间池化金字塔结构来强化图像语义理解能力；引入GFPN网络架构通过增强跨层多尺度交互与同层横向连接促进小目标特征传播；实验数据显示SAG-YOLOv8算法mAP@0.5指标较原始YOLOv8提升了3.4%,精确度和召回率也有一定提升；该方法显著提高了化工厂安全装置中目标检测的精准度和稳定性,为其安全运行提供了有力的技术保障。

关键词：工业安全检测;YOLOv8;Shift-Wise Conv;AIFI;GFPN

基金资助：山东省重点研发计划(科技示范工程)课题(2021SAGC0701)；青岛市海洋科技创新专项(22-3-3-hygg-3-hy)。