随着国家对森林防火的逐渐重视,森林防火已成为各个省市林业部门首当其冲的责任。在森林防火中,对可见光摄像机视频图像处理、智能视频图像识别技术已广泛应用到林业、公安、消防等领域。基于摄像机视频图像烟雾识别模式,能有效加强森林防火前期预防与治理,替代了人工视频监控识别的工作任务,在森林防火中起到了重要的作用。由于火灾具有蔓延性,对森林火灾的早期预防能有效控制火灾,降低因火灾而造成的损失。火灾发生之前伴随有大量烟雾产生,而后会出现可见性的火焰,由于森林内一般绿色植物覆盖面积广,遮挡物多,很难在视频监控中发现火焰,当真正发现火灾时,往往已经损失严重,而烟雾具有上升和渗透性,能在发生火灾时第一时间显示到视频图像上,与人的思考方式一样,一旦看到大量的烟雾,就会下意识的想到可能有火灾发生了,所以对森林防火视频监控中烟雾识别的研究有着重要的意义。本文基于本人的工作环境与研究领域,实现了对视频中烟雾的识别,提高了森林防火早期预警的效果,与公司研发产品相结合,实现了对森林防火双模式的火情监控,即可见光烟雾识别模式与热成像温度感应模式,双模式监控火情。本文借鉴了前人对烟雾识别的部分技术,同时提出了与前人不同的监测方法,在不同的探测环境下实现了在巡航中的云台摄像机、静止时的云台摄像机对各种烟雾的识别,对各种干扰物的排除等功能。主要通过对烟雾特性的分析,如烟雾色彩,纹理,扩散方向,以及不同纹理程度的提取与疑似烟雾区域的比例因子的控制,用两种不同的方法(静态监测与动态监测)通过对云台的控制,从而识别出烟雾区域。本文的主要成果如下：(1)根据烟雾能使背景区域模糊,失去纹理信息的特征,使用单帧监测比对疑似烟雾区域的面积与其对应的不同程度所提取的边缘信息的比例因子,同时划分干扰区域,排除干扰问题,减少了误报率。使云台能在巡航状态下监测烟雾的区域。(2)根据烟雾的缓慢移动特征,优化了背景更新的方法,排除了视频图像中突现的物体与运动方向自上而下的物体,同时预防了因摄像机抖动而产生的误报信息。(3)通过两种算法与云台控制的结合,实现了云台在不影响巡航状态下实时的对烟雾的监测,实现了双模式报警。为了实验算法的准确性,根据每一种算法,对不同环境下的视频做了实验对比,对不同的干扰物做了不同的排除方式,测试结果表明本文对森林防火视频监控中的烟雾识别有较好的准确性,具有一定的抗干扰能力,并且本文所提出的算法与设计真正的在本人公司的研发产品上的到了实现。