火灾是一种多发、常见的自然灾害,例如建筑火灾、矿井火灾、森林火灾、隧道火灾不仅使人类的生命和财产蒙受巨大损失,还对生态环境造成了极大的破坏。虽然现在火灾检测技术已经比较成熟,但是大多检测装置都是基于传感器的,此类装置一般安装于顶棚或者平台之上,需要被测信号(如烟雾等信号)进入此探测装置,并达到一定的阈值才会产生报警信号。此类检测装置在一些户外空间、高大空间以及存在不稳定气流的场所,由于环境等因素影响,火灾信号很难迅速的到达探测器,会使此类的检测装置失效。如何对此类场所进行有效的火灾监控,也就成为了火灾探测领域的一个重要难题。随着电子信息技术以及图像处理技术的日益发展,基于视频的火灾探测技术为上述问题提供了解决方案。　　 同时,随着电子设计自动化技术飞速发展,人们对火灾检测的系统的准确度,实时性、集成度、可移植性的要求越来越高。论文以基于视频的火灾检测为背景,对基于视频的火灾检测方法及其FPGA实现机制进行了深入探讨,并实现了一个原型系统,力求能快速、准确的检测出常见的火灾。因此,本文的工作主要包括:　　 1)详细分析了目前基于视频的火灾检测方法,特别是对阈值、模糊规则和混合高斯概率模型这三种经典的视频火焰区域提取算法进行了比较,在此基础上给出并实现了基于自适应混合高斯概率模型的火焰区域检测,能有效的从图像中提取比较完整的区域。　　 2)在提取视频火焰区域的基础上,结合火灾火焰的动态特征,提出了火灾火焰检测算法,并在MATLAB下验证了该算法的有效性和准确性。　　 3)在Altera DE2-70开发板上,完成视频采集模块,并实现实时的混合高斯概率模型提取具有火灾火焰的区域,送入在SOPC build下搭建最小系统,完成火焰检测算法的移植。