近年来森林火灾频频发生,给人类社会带来了巨大的财产损失和人员伤亡,因此如何快速有效实现森林火灾检测是当前的一个热点问题。随着深度学习技术的进步,图像识别与目标检测广泛应用在各个领域,针对森林火灾检测问题,本文基于深度学习的相关知识提出了三种森林火灾检测方法,主要研究内容如下:(1)提出了一种基于通道剪枝YOLOv3算法的森林火灾检测方法。将通道剪枝思想引入到算法中实现了模型的有效压缩。该算法首先对YOLOv3网络进行基础训练得到高精度的算法模型,再对每一个网络通道引入缩放因子,然后与通道的输出相乘,对网络权重和缩放因子进行联合训练,将缩放因子值较小的通道剪除,再对网络模型微调。利用测试集对网络的性能进行测试:在不牺牲检测精度的情况下,将网络参数降低至原来的1/6,前向推理耗时变为原来的1/2;(2)提出了一种基于MobilenetV3-YOLOv4算法的森林火灾检测方法。将轻量化卷积神经网络Mobilenet引入到YOLOv4网络,有效地减少了网络参数量,提高了网络检测速度。利用MobilenetV1、V2、V3网络替换YOLOV4的主干特征提取网络CSPDarknet-53,将YOLOv4网络中的卷积改进为深度可分离卷积,并将改进后的网络参数进行对比,最终得到了MobilenetV3-YOLOv4算法进行森林火灾检测:与YOLOv4算法相比,牺牲了1%的检测精度将检测速度提高了一倍;(3)提出了一种基于CenterNet无锚框检测算法的森林火灾检测方法。将无锚框目标检测算法应用到森林火灾检测中,提供了一种新的解决思路。该方法将目标检测问题转化为关键点估计问题,首先确定目标的中心点位置,再回归到目标的其它属性。首先生成关键点对应的热力图,热力图的峰值即目标的中心点,再对中心点回归计算得到其局部偏移量和边界框的宽高信息,最终预测得到目标边界框。该方法在测试集上得到了84%的检测精度和每秒44FPS的检测速度。