面对极具危害的森林火灾,现有的基于可见光和热红外的火灾预警系统对温度比较敏感,当有烟火产生就会立即报警。但是森林场景比较复杂,仅仅根据热红外原理检测火灾很有可能造成误报。为了降低误警率,本文设计了全景视频拼接与语义标注结合的方法,引入了上下文环境的概念,构建了森林防火监控上下文环境的平台,本文所做的工作如下:(1)为了解决局部图像信息的不确定性问题,本文利用输出森林场景的全景图为后续构建上下文环境提供前提条件。本文所需森林全景图是由摄像头采集的图像序列拼接而成。具体过程是在获取到森林视频图像后,按照图像预处理、特征点检测与提取、相邻图像匹配与融合的过程生成全景图。考虑到图像拼接的质量和速度问题,本文对基于SIFT特征点的全景拼接算法进行了改进,分别在图像预处理、特征点检测、图像匹配三个过程加入并行优化处理。(2)针对森林场景复杂且火灾误警率高的问题,本文通过在全景图中进行图像语义标注来构建上下文环境模型,再对疑似烟火发出的预警信息进行多源验证,尽可能多的去除疑似火灾区域。具体的过程是在全景图的预处理后,采用基于手动标注和SVM聚类标注的方法获取不同场景的语义数据库,然后将当前预警监控帧与全景图进行匹配,预警信息若通过语义数据库中场景名称、范围和行为规则的验证,就可以消除当前的警报,否则就通过报警信息。这种多源验证的方法提升了森林火灾预警的准确度。本文通过利用上述两个主要过程设计了森林防火监控的上下文环境,将其应用到具体的森林场景中,消除了疑似火灾区域的报警信息,在一定程度上降低了森林火灾预警的误报率,提高了森林火灾预警监测的准确度。