基于DEV-YOLOv8与数字孪生的虚拟隧道火焰检测增强技术研究

推荐：针对公路隧道火灾检测中传统方法样本不足、成本高的问题，研究人员提出融合数字孪生技术的DEV-YOLOv8模型，通过C2f-DCN、EMA和VoVCGSCSP模块优化特征提取，实现精度(mAP@0.5)提升1.2%、延迟<3.15ms，为隧道安全提供高效解决方案。

　　

公路隧道火灾因其封闭空间内温度骤升、毒气积聚的特性，常引发灾难性后果。传统传感器检测受限于硬件依赖和环境干扰，而深度学习虽在火焰识别中展现优势，却面临真实场景数据匮乏的瓶颈。西南交通大学智能与绿色桥梁建造国家重点实验室团队创新性地将数字孪生（Digital Twin, DT）技术与改进的YOLOv8模型结合，在《Simulation Modelling Practice and Theory》发表的研究中，构建了虚拟隧道火灾检测新范式。

研究采用Unity-ROS2框架搭建数字孪生系统生成仿真数据，通过三大关键技术提升模型性能：可变形卷积网络（C2f-DCN）增强火焰几何特征捕捉，高效多尺度注意力（EMA）机制优化参数更新，以及基于VoVNet的跨阶段部分连接模块（VoVCGSCSP）提升多尺度特征融合效率。实验使用虚拟与现实混合数据集验证，通过精度、召回率、计算量等指标进行系统评估。

DEV-YOLOv8模型架构
通过替换YOLOv8n的骨干网络为C2f-DCN，模型对火焰形变的适应能力显著提升。EMA机制结合通道混洗技术，强化了跨尺度关键信息提取。颈部网络的C2f模块改进进一步降低了1.7%的漏检率。

数字孪生系统验证
Unity-ROS2平台实现了98.21%的仿真精度，物理部署准确率达96.19%。通信延迟测试显示，系统在9.91ms的RRT（Round-Trip Time）延迟内保持稳定，验证了虚实交互的实时性。

性能对比实验
改进后的DEV-YOLOv8在精度、召回率和mAP@0.5指标上分别提升2.2%、1.5%和1.2%，计算量减少0.8 GFLOPs。与YOLOH、YOLOv8n-Risk等同类模型相比，在虚拟隧道场景中表现出更优的泛化能力。

该研究首次将数字孪生技术与轻量化目标检测模型深度融合，解决了隧道火灾检测中数据获取难、算法验证风险高的核心问题。通过虚实结合的测试框架，不仅将传统试验成本降低约60%，还为应急救援无人机部署提供了可靠的技术支持。团队提出的模块化改进方案，如EMA机制对复杂光烟干扰的抑制作用，为后续工业环境下的异常检测研究提供了普适性参考。值得注意的是，研究中RRT延迟控制在10ms以内的成果，标志着数字孪生系统在实时监控领域取得重要突破，这对未来智慧交通基础设施的安全运维具有示范意义。