火灾的突发性强,破坏力大,威胁着人们的生命财产安全,如何在火灾发生的初期进行准确探测一直是人们研究的重点。随着智慧城市的发展,视频图像技术已经广泛的运用到了生活中的各种领域,利用视频图像技术代替传统的火灾探测器已经成为了火灾探测的新趋势。在火灾的发展过程中,通常情况下要经历一段时间的阴燃后才会出现明火。所以,相比于火焰,烟雾的出现更早,是火灾发生初期的重要标志。本文主要研究基于烟雾图像识别的火灾探测方法,首先利用高斯混合模型对视频序列中的烟雾运动区域进行提取,然后分析火灾烟雾的颜色特征、形态特征、面积增长特征、运动方向特征和纹理特征;由于水雾在视频图像中与烟雾极为相似,且水雾对火灾烟雾识别的干扰鲜有人研究,本文对相同场景下的火灾烟雾与水雾的特征逐次对比,找寻火灾烟雾与水雾在视频图像中的特征差异;最后使用支持向量机(support vector machine,SVM)对建立的视频集进行训练和分类识别。实验结果表明,当视频集为火灾烟雾与水雾时,识别成功率为98.31%,使用运动方向特征和纹理特征能够准确的分辨出烟雾和水雾,即证明了本文的火灾烟雾识别方法不会被水雾所干扰;当视频集为火灾烟雾和非火灾烟雾时,本文方法识别火灾烟雾的正确率为91%,并与其他方法进行比较,证明了本文提出的方法能够准确的识别出火灾烟雾的同时,还可以极大减小由疑似烟雾目标带来的误报率,使火灾的探测更加准确。