本申请公开了一种烟雾火焰识别方法，包括以下步骤：建立烟雾、火焰数据集，对数据集进行预处理和标注，形成训练数据集和测试数据集。使用k‑means++聚类算法得到k个目标锚框；将预处理过的数据集输入到骨干网络，在骨干网络的第二个3×3卷积层之前添加一个1×1卷积核，在骨干网络的第三个neck CSP之前添加注意力机制模块，所述注意力机制采用non_local方法；在neck阶段对骨干网络中提取的特征图，采用FPN和PAN结构，先上采样再下采样，融合不同尺度的特征信息；使用所述训练数据集，对模型进行训练。本申请还包含实现所述方法的装置。本申请的方案解决有技术的人工智能算法检测火焰时小目标物检测效果差、算法运行资源要求高的问题。