公共交通客舱、图书馆、高层住宅等受限空间具有空间受限、可燃物种类复杂、消防人员难以及时救援等特点,若发生火灾,容易造成严重的人员伤亡与财产损失。当前受限空间一般采用单传感器识别火灾,识别时间长、易误报漏报,灭火装置一般为灭火器或水喷淋系统,灭火效率低,难以应对严峻的消防形势。针对以上情况,本文设计了一款针对受限空间的智能灭火系统,提出了多传感器数据融合的火灾识别技术,设计了高效灭火系统主机,实现了快速识别、快速灭火功能,并搭建了系统平台完成了验证工作。首先,针对单传感器识别误报率高、时间长的缺点,本文提出一种基于摄像头与温感、烟感、CO等传感器融合的火灾识别算法。基于温度、烟雾、一氧化碳传感器,设计了结合时间趋势的识别算法MK-XGBoost,仿真准确率达到98.4%。基于可见光视频摄像头,本文提出一种改进的火灾识别算法:先采用运动检测和颜色检测进行火灾初步判断,然后采用基于改进Ghost-Res Net50的深度学习算法进行识别,仿真表明每秒可采样7帧图像,准确率达到97.8%。在此基础上,基于层次分析法实现融合的火灾分级预警,其准确率更高,降低了误报率。然后,针对目前受限空间原有设备灭火效率较低等问题,本文完成了受限空间灭火主机的设计,其中包括电源配置、喷淋装置配置、控制器配置,设计了灭火主机控制方案,包括主回路控制、喷淋信号响应控制与运行监控。基于物联网技术,开发了针对智能灭火系统的多设备云管理平台。云管理平台采用B/S架构,使用了Spring MVC框架完成了云管理平台开发,实现了对灭火主机的远端管理与监控。最后,基于上述设计分别搭建了火灾识别模块与针对公交客舱的灭火主机,完成了测试工作,并在公交客舱上进行了灭火系统性能测试。测试结果表明该系统识别速度快、灭火速度快,火灾发生后,该系统火灾可在13s内扑灭汽油引起的火灾。