火灾是人类社会常见、多发的一种自然灾害，其频繁发生使人类的生命和财产蒙受巨大损失。基于安防监控系统和图像处理技术的视频火灾探测技术，可以有效解决传统火灾探测器在大空间环境下火灾预警失效的问题，拥有广阔的应用前景。本文概述了视频火灾探测技术的原理和特点，重点讨论了基于红外视频的火灾探测方法。在分析现有火灾探测算法的基础上，研究了一种基于粗糙集和支持向量机（RS-SVM）的火灾识别算法。首先，对摄像头获取的火灾视频进行分帧处理得到图像序列；然后利用背景差分和C-V模型相结合的方法对火焰的红外图像序列进行分割，得到火焰疑似区域；对火焰疑似区域内的圆形度、尖角数、面积变化率、相关系数四个火焰特征进行了计算与分析，在此基础上研究了一种基于火焰边缘抖动特性的特征；最后，利用粗糙集的属性约简算法对火焰判据组合形成的特征向量进行约简，去除冗余信息，降低样本维数。建立支持向量机分类器，将约简后的特征向量作为输入送入支持向量机分类器，对特征数据进行分类识别。实验结果表明，将粗糙集作为支持向量机的前置系统，在保证火灾识别准确率的前提下，加快了支持向量机的训练和识别速度，从而增强了支持向量机处理较大规模数据的能力。