据统计,火灾是威胁经济发展和人民群众生命财产安全的第一灾种。基于视频特征检测分析的火灾监控方法利用了火灾刚刚发生的短时间内火焰图像的特性,从含有背景噪音的图像序列中正确识别火焰信息,达到火灾监测的目的。与传统探测手段相比,它具有探测范围广,适用范围大,准确率高、反映速度快,便于火灾原因调查等优点。本文立足于隧道中火焰视频特征检测的研究,结合实际需求提出了一种新的火焰识别系统的设计框架,针对火焰的各种特性包括:运动特性、颜色特性、频率特性及形状特性进行深入分析,以此为理论基础建立并实现了相应的火焰判别方法,设定判定阈值并给出了系统的视频测试效果。本文的主要结构内容有:首先,在第一至三章介绍了火焰识别系统的研究背景,对国内外视频监控和火焰探测特征分析的研究现状和发展趋势作了综述,并根据文章的依托项目背景,对系统总体逻辑结构和图像识别核心部分进行了分析。然后,文章根据火焰特性将系统划分为五个功能判别模块,分别为运动检测模块、颜色判断模块、时间频率判断模块、空间频率判断模块和形状判别模块。从第四章到第六章详细论述了各个模块的设计流程和实现过程,重点描述了通过大量数据试验对各个检测方法中判别阈值的设定过程,并给出了用模拟视频和实际应用视频作的测试效果。同时也介绍了本监控系统的输入方式,以及图像识别核心模块与外界的交互情况。最后,对本文的工作成果进行了总结,并分析了存在的问题以及需要进一步研究的内容。