近年来，基于视频的火灾烟雾检测技术是火灾监控领域的热门研究方向，很多国内外的研究人员都致力于这方面的研究，提出了一些有效的检测方法。但是这些方法主要针对光照充足的情况，室内低照度下的烟雾视频检测方法研究不够充分，但实际应用中又十分需要。本文提出了一种在室内低照度条件下，利用自带微弱红外辅助光源的摄像头进行烟雾视频检测的方法。针对低照度环境下，由于红外光源的光照不充足和摄像机CCD自身的原因，采集到的视频图像中含有大量的随机噪声，本文首先用中值滤波降低摄像头采集的灰度图像的噪声，然后采用基于OTSU(最大类间方差)阈值分割的背景差帧差结合法提取烟雾可疑区域，最后对形态学滤波去除小噪声块的烟雾可疑区域进行烟雾特征分析。与光照充足条件下得到的图像相比，低照度图像几乎丧失了全部的彩色信息和大部分能量信息，同时烟雾的透明性也损失。本文选取了三项低照度下烟雾图像仍能保留的扩散特征、轮廓不规则特征和纹理特征，对可疑区域进行烟雾特征分析。针对火灾发生初期烟雾面积不断扩大的特征，对可疑区域进行扩散性分析。针对烟雾轮廓的复杂性特征，对可疑区域进行不规则性分析。由于烟雾图元灰度分布均匀、清晰度高，对通过扩散性分析和不规则性分析的图像提取可疑图元，对可疑图元进行基于灰度共生矩阵的纹理特征分析。最后对满足三项特征的烟雾区域给出报警信息。本文对算法在烟雾浓度变化、拍摄距离变化、光照变化、有干扰物存在等不同的实验环境下进行了测试，测试结果证明在摄像头与烟源距离5.5米内该方法均能有效检测到烟雾。