人类的生命财产安全经常受到火灾的威胁,对火灾进行实时监测且及时预警对于减少各种损失意义重大。传统火灾探测器在大空间复杂场所火灾预警中经常失效或误报。基于图像的火灾探测技术能够有效的解决上述问题,具有广阔的应用前景。本文具体研究工作如下:(1)概述了图像型火灾探测技术的原理和特点,重点讨论了基于红外视频的火焰探测方法和基于可见光视频的烟雾检测方法。在此基础上,以华为海思的3516A芯片为核心处理器搭建硬件平台,利用其优异的图像处理功能、高性能的智能加速引擎、高质量的视频编码能力,将检测算法在硬件平台上加以实现。(2)首先,利用红外摄像头和可见光摄像头采集红外图像和可见光图像,分别用来检测视频中的火焰和烟雾。然后,将采集到的视频序列通过VPSS模块进行缩放,以保证实时性的需求,同时利用智能加速模块进行图像平滑去噪等预处理工作,通过背景减除法得到视频序列中的运动区域,得到火焰烟雾的疑似区域。最后,对疑似区域进行火焰和烟雾的检测:在火焰的检测算法中,计算疑似区域的圆形度、尖角数、面积变化率、相关系数等火焰特性值,并在芯片中创建SVM预测任务,计算火焰疑似区域的LBP值直方图作为特征向量,对该区域进行识别;在烟雾的检测算法中,计算并分析烟雾的颜色特征,扩散特征等,并利用暗原色先验的思想去除颜色鲜艳的非烟雾区域,检测烟雾运动方向进一步排除干扰。(3)设计火灾探测系统软件界面,并搭建实验平台,通过大量实验验证系统的实时性及准确性。实验结果表明,本文算法可以及时的检测到火灾的发生,并具有较低的误检率。