森林火灾目前频繁发生,不仅直接危害森林生态系统,而且给人类社会造成巨大的损失。如何防范森林火灾发生,实现森林火灾的自动监测是当前急需解决的重要问题。本文结合数字图像处理、计算机视觉、模式识别和人工智能等技术,通过对森林火灾图像的视觉特征的深入分析,设计了基于BP人工神经网络的火灾图像识别算法,最终设计和实现了一套完整的森林火灾图像自动识别系统。论文主要研究内容和结论如下:(1)对火灾图像处理算法做了详细地研究。根据彩色图像的色彩信息,完成了在HSI空间中基于颜色特征聚类的火焰彩色图像的分割算法。(2)改进了火灾火焰图像识别算法。提取火灾火焰的颜色和形状上的特征参数,将这些特征参数融合在一起构成火焰特征向量,并实现了基于BP神经网络模型的火灾火焰图像的识别算法。(3)设计与实现了森林火灾图像自动识别系统。设计了整个系统的总体硬件结构和软件接口模块,并编写程序实现了各软件模块的功能。测试结果表明,该系统的识别率较高、误报率较低,识别速度较快、抗干扰力强,具有广阔的应用前景。