随着经济的发展和国家政策的调整,船舶行业越来越受到人们的重视,同时船舶火灾也越来越受到人们的关注。船舶火灾具有危害大、伤亡率高等特点,所以对船舶火灾的预防就显得意义重大,火灾发生时能够及时地探测并报警是降低火灾损失的重要手段之一。随着数字图像处理和模式识别技术地迅猛发展,基于图像的火灾探测器技术具备独特而明显的优势,成为了近年来研究的重点。本文对船舶火灾的发生原因以及其特点进行了阐述,并且分析了船舶火灾智能报警系统在国内外的研究现状,并在其基础上提出基于火灾图像的智能火灾报警系统。该系统主要由3个部分组成:第一部分,为了提高船舶监测器采集到的图像质量,提高火灾识别系统的准确性,所以对图像进行预处理。在预处理的基础上,分析图像不同色彩空间的优缺点,提出使用RGB-HSI颜色模型,分割图像的火灾区域和背景区域。第二部分,对用RGB-HSI颜色模型分割后的火焰区域进行定量地描述和分析,提出火焰区域的多种定量描述方法。本文从颜色特征、形状特征和纹理特征这三个方面描述火焰区域的静态特征,最终提取颜色特征的三阶颜色矩、形状特征的圆形度和纹理特征的能量、熵、相关性和惯性矩,作为第三部分分类器的输入。第三部分,第二部分提取的图像特征构成8维输入空间,以支持向量机作为载体,构建火灾识别系统。其中一部分特征作为训练样本,对支持向量机进行训练;另一部分作为预测样本,检验训练之后的支持向量机。由仿真结果可以看出,训练之后的支持向量机对火灾火焰和干扰物有着很好的识别效果,从而能够将其应用到船舶智能火灾报警系统中。