提出基于改进YOLOv7的火灾目标检测算法，以目标检测网络YOLOv7为基本网络，采用改进后的轻量化网络EfficientNetV2-S替换其主干网络，从而降低模型的参数量．引入坐标注意力机制，对EfficientNetV2-S的卷积模块进行改进．对损失函数进行改进，提升火灾识别的精确率．标注火灾目标检测数据集共6 150张对模型进行训练，与常见火灾目标检测算法对比验证，并进行消融实验．结果表明，该算法的检测精度和识别速度比传统目标检测算法有优势，识别精确率比原YOLOv7算法提升6.5%，识别速度提升28.6%.