本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于PD‑YOLO的火灾检测方法，包括如下步骤：步骤1：获取火灾数据集，并将其经过预处理后划分为训练集和测试集；步骤2：构建YOLOv8网络模型，设计PConvs模块和DYDPConv模块，在YOLOv8网络模型基础上替换其中部分的C2f模块为PConvs模块和DYDPConv模块，得到改进的YOLOv8网络模型；步骤3：利用训练集训练改进的YOLOv8网络模型，并利用训练后的改进的YOLOv8网络模型进行火灾数据检测。与现有技术相比，本发明加强了模型对于火焰和烟雾的特征学习，提高模型特征提取能力，进一步促进火焰和烟雾的多尺度特征融合，抓取到更丰富和关键的特征表示。