考虑到传统的感烟、感温等硬件传感器技术存在反应时间较慢、大规模布设成本较高等使用限制,而视频图像探测技术在消防火灾探测领域相比传统技术具有很多优势,尤其是可以检测大型空间和野外环境等传统技术不易实现的场景。目前世界各国消防部门、公司和相关研究机构大力推进将图像处理算法融合进入消防火灾监测领域。本文基于红外和可见光视频流硬件采集平台,在一期项目基础上完成了系统硬件和火焰检测算法改进,同时开发和应用烟雾探测算法。根据火灾初期火焰和烟雾的成像特征,结合图像处理理论详细叙述系统火焰和烟雾检测算法。火焰检测方面主要通过红外图像亮度阈值分割完成预判断,并扫描获取连通域,然后在可见光图像中相应位置引入颜色判据完成火焰的确认和报警算法,为加强对常见干扰源的排除算法研究,引入了火焰圆形度和火焰尖角判据,提升了系统抗干扰能力。烟雾检测主要通过基于改进的OTSU自适应阈值的背景差分算法完成烟雾可疑区域预判定,然后经过滤波和图像形态学操作后,引入烟雾颜色和小波变换对比算法,完成烟雾探测。系统功能测试和常见干扰源测试结果表明,本系统可以和传统的监控系统进行融合完成重要场景的火灾监控和报警工作。该系统反应速度快、易并入实时监控中心等特性使其在智能消防早期火灾探测领域具有非常好的市场应用前景。