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图像型火灾探测技术是一种新型的探测技术,可以有效地克服传统火灾探测技术的缺陷.针对背景复杂的火灾图像,首先利用差分技术、RGB颜色分割技术和形态特征分割技术建立3层复合分割模型,排除大部分干扰,得到火焰疑似区域;然后分析火焰疑似区域的相似性测度、面积变化值、致密度、偏心率和质心点偏移距离等特征,这些特征可以较全面地表征火灾信息;最后利用RBF神经网络建立火灾识别模型,将提取出的火焰特征作为输入量,对火灾图像进行分类识别.仿真结果表明,该算法对不同场景的火灾识别具有较高的准确率.