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核心结论是：通过「算法轻量化 + 推理加速 + 部署层适配」的三层优化，结合 YOLOv8 的高效架构，可实现明火离岗检测的毫秒级响应与低算力适配。
一、算法轻量化：给 YOLOv8 “瘦身” 适配低算力
结构化剪枝：移除网络中冗余的卷积核和通道，保留核心特征提取路径，模型体积可压缩 50% 以上。
量化压缩：将 FP32 精度量化为 INT8 或 FP16，减少内存占用和计算量，推理速度提升 2-3 倍，精度损失控制在 3% 以内。
结构替换：用深度可分离卷积、Ghost 卷积替换 YOLOv8 的标准卷积，降低算力消耗的同时保持检测精度。
二、推理加速：突破毫秒级响应瓶颈
推理引擎优化：将 YOLOv8 模型转换为 ONNX 格式，再通过 TensorRT（GPU）、OpenVINO（CPU）或 MNN（多硬件）进行算子融合、层融合，减少推理延迟。
前后处理简化：输入图像采用最小有效尺寸（如 320×320），避免冗余分辨率计算；后处理用快速 NMS 替代传统 NMS，减少候选框筛选耗时。
任务并行设计：明火检测与离岗检测共享骨干网络特征，避免双模型重复计算，提升并行处理效率。
三、部署层适配：贴合边缘硬件特性
硬件指令适配：针对边缘设备的 CPU（ARM Neon 指令）、NPU（地平线、瑞芯微等专用指令集）优化算子实现，最大化硬件利用率。
内存优化：采用内存复用技术，减少中间特征图的内存占用，适配边缘设备的有限内存。
任务调度策略：优先保障明火检测的实时性（更高优先级），离岗检测采用分时推理，平衡双任务响应速度与算力消耗
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