火灾是最常见的严重影响社会发展与人身安全的灾害之一,因此,在火灾发生初期进行及时、准确的检测具有极大的现实意义。传统火灾检测技术有着检测范围小,响应速度慢等弊端。随着数字图像技术的发展,基于视频图像的火灾检测技术取得了较大进展。当前的图像型火灾检测系统大多采用单波段传感器,使用可见光传感器与红外传感器中的一种进行数据采集。但在有干扰物遮挡的情况下可见光火灾检测并不能取得良好的效果,易出现漏检情况。红外图像针对火焰与周围环境温度差异较大的场景有着明显优势,但是其图像质量较差,影响了火焰特征提取的精度,并不适用于所有场景的火灾检测。针对单波段视频图像火灾检测系统无法在复杂环境下取得理想的检测效果,本文设计了一套基于双波段传感器的火灾检测系统。采用可见光传感器与红外传感器获取两种不同波段图像,使用现场可编程逻辑门阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）与先进精简指令集机器（Advanced RISC Machine,ARM）为核心处理器,共同实现了火灾检测算法,提高了算法的实时性与准确性。本文主要工作内容如下:（1）双波段检测算法设计。针对可见光图像,利用改进的背景差分法进行前景提取,设计了顺序背景更新模块与帧差统计模块,做到了背景模板的快速更新与动态背景的去除,保证了算法的准确率。针对红外图像,采用自适应阈值分割算法,利用FPGA高并行优势,实现算法加速。采用层次分析法对两个波段火灾图像特征信息进行分析,根据分析结果完成最终的火灾判定。（2）基于双波段传感器的火灾检测系统硬件设计与算法的硬件实现。针对单波段火灾检测系统抗干扰能力较差,检测场景受限的问题,本文采用红外加可见光的双波段传感器作为系统的采集装置,实现两个波段图像的采集;设计数据转发板对红外和可见光图像数据进行传输与格式转换;采用FPGA加ARM的异构架构设计了数据处理板,完成火灾的检测、数据流的控制、火灾报警与图像输出工作。将本文算法分为两部分进行实现,充分利用了FPGA高并行性的特点,实现了可见光与红外图像前景提取等大数据量的处理工作;利用ARM实现了火灾特征分析、火灾判定等复杂的逻辑判断工作。两者协同合作,提高了火灾检测算法的运行效率。（3）基于双波段传感器的火灾检测系统测试。制定测试方案,对系统的火灾检测,HDMI实时显示等功能进行测试。使用四种不同场景下的火灾视频进行测试,测试结果表明,该系统能够实现1080p@50Hz可见光图像和512p@50Hz红外图像的实时处理,对于不同场景火灾都有较高的准确率与较短的响应时间,做到了两个波段传感器的优势互补,准确率达到了95%以上且响应时间小于3秒。整套系统克服了基于单波段传感器的火灾检测系统存在的抗干扰能力差,检测场景受限的缺点,其检测准确率高,整体系统又兼具小型化、低成本的优点,可应用于不同场景下的火灾检测,工程实践价值较大。