火灾对森林造成的破坏难以估量,对森林火情实时监测,尽可能早的发现识别是否有火灾发生具有重大现实意义。在森林安全防护方面,国内外众多学者进行了研究并进行了森林火灾监测的实际应用。由于监控设备的监测范围有限、同时受林区环境影响,导致监控系统实时性差、覆盖范围有限等问题,针对这些问题,研究了一种基于红外监控技术的林火安防实时监测系统。本文的主要研究内容包括:(1)分析了红外热成像的原理,对比了其于可见光在森林火灾图像方面的特点,研究了火势蔓延的特点,提出基于红外视频图像的林火监测识别方案;(2)设计了基于FPGA的红外图像视频硬件采集系统,其主要有图像采集模块、数据缓存模块和VGA显示模块,达到了视频实时显示的要求;(3)对采集的火灾红外视频进行图像预处理:首先对红外视频进行直方图均衡性校正,然后对视频通过帧差法检测出火灾疑似区域,再通过Canny算子进行疑似区域边缘检测并将疑似区域从背景中分割出来,最后进行数学形态学的闭运算操作,得到完整的分割部分;(4)对分割出来的疑似区域进行火焰的静态特征、纹理特征和动态特征进行提取,并进行数据归一化处理,分析了提取的特征能够排除那些非火灾因素的干扰;(5)对火灾进行模式识别:通过提取的疑似区域特征来进行支持向量机分类器进行识别,选取径向基核函数作为向量的核函数并采用交叉验证法确定惩罚因子c和核函数参数g的值,之后与BP神经网络的火灾识别性能进行比较,前者在识别效果上更好,在测试样本上准确率高达93.8333%,最后采用MATLAB和Visual C++软件通过混编的方式实现林火安防实时监测平台。本论文的研究成果可作为森林防火监测领域的参考资料,为林火行为的研究以及扑火现场指挥提供重要的火场信息服务,具有一定的参考价值。