随着经济的飞速发展和生活水平的提高,人们对生活、财产和生命安全保障的需求越来越迫切,近年来国家在公共安全领域进行了大量投资,如智慧平安城市建设、物联网建设,加上北京奥运会、上海世博会、广州亚运会、深圳大运会等重大项目的促进,公共领域的安全保障系统日新月异,安防监控领域已经迎来高清化、信息化和智能化的时代。视频火灾探测是一种利用安防监控设备进行智能火灾识别的预警技术,是实现安防系统信息化、智能化最直接的部分,同时也是预防火灾保障生命财产安全最主要的手段。然而,当前视频火灾识别技术已经满足不了快速发展的电子硬件设备,传统技术应用于现代高清监控系统难以发挥应有的高准确率、快速响应和实时监控的功能;特征规律研究主要集中在火灾图像的一些整体性、全局性的底层特征,没有深入研究其局部结构和本质规律;领域内学者之间的研究也比较分散,缺乏统一的标准数据库和信息平台,无法促进资源共享和学术交流;另一方面,现代高清监控系统提供了 1080P的高分辨率图像,画面清晰流畅,局部细节信息丰富,大量的数据带来了新的数据挖掘空间,要求我们发展新的特征模型,开发新的识别方法和功能。针对这些问题,本文研制了模拟火灾的高清视频图像数据采集平台,建立了行业内共享交流的标准数据库,研究了高清火灾图像的局部特征,设计了高清码流实时处理方案,发展了新型高清视频火灾识别方法,具体而言,本文主要进行了下列几个方面内容的研究:(1)针对现代高清设备,设计了高清火灾图像与视频采集实验平台并进行了模拟实验,建立了高清火灾图像与视频标准数据库。依据机器学习理论,设计了标准高清火灾数据采集实验装置,包括训练库数据的采集实验和测试库数据的采集实验;设计了实验工况条件,包括使用可见光、红外、热红外图像采集设备,开放空间、受限空间、自然条件、强迫通风条件、不同光照条件下的火焰和烟雾实验;拟定规范标准,对采集的数据进行整理,建立火灾高清图像和视频标准数据训练库和测试库。(2)针对高清视频图像,研究了火烟和烟雾的局部特征,建立了基于高清图像的火焰和烟雾局部特征模型,发展了高清视频火灾识别算法。现代1080P的高分辨率图像,提供了目标的详细结构,为研究火焰和烟雾的局部精细特征提供了丰富的信息,利用局部二元模式LBP、Gaabor算子、角点检测算子、SIFT算子等局部特征描述子,提取火焰和烟雾的局部纹理特征、频域特征、角点特征、关键点不变性特征,利用标准数据库训练了局部特征模型;针对H.264的高码流视频,提出基于图像分块权值化的区域选择性预处理方法,代替传统的基于整幅图像的处理方法,有针对性的处理目标区域的像素,大大减少了数据处理量,提高了数据处理效率,解决了高清码流实时处理的问题;利用火焰和烟雾局部特征,采用Adaboost分类器学习训练,发展了基于局部特征的高清视频火灾识别算法,提高了火灾识别准确率、灵敏度级别和响应速度,解决了传统算法特征局限性大、识别距离近时间长、应用范围小等问题。(3)研究了火灾图像局部特征的尺度不变性,提出高清视频火灾主动聚焦式识别方法。利用高斯尺度空间理论建立火灾图像的高斯尺度空间表达,训练尺度不变性的局部特征模型;针对高清图像,牺牲一定分辨率对火灾可疑目标区域进行尺度拉伸、放大聚焦,利用尺度不变性的局部特征,主动的、积极的识别火灾,发展了响应速度更快灵敏度级别更高的主动式火灾识别方法。