森林火灾是影响人类与自然的一大灾害,如何快速检测火灾是森林防火的一大难题。随着计算机技术和监控镜头的广泛应用,研究者们聚焦于利用监控视频对火灾进行检测。火灾早期中火焰可能被遮挡,无法满足尽早发现火灾的需求,所以烟雾成为火灾检测的对象,而当前烟雾检测方法大多面向固定镜头,这些方法在环境复杂多变的大面积森林场景中效果不佳,而旋转镜头采集的监控视频主要是针对环境复杂多变的大面积森林。针对基于旋转镜头的森林火灾检测中各阶段存在的问题,本文对检测方法展开了研究,并设计了基于旋转镜头的森林火灾检测系统,经测试,该系统能够较快较准确地实现森林火灾检测。本文在介绍完相关理论后还完成了如下工作:(1)对基于旋转镜头的森林火灾检测系统进行了相关分析和整体设计。首先从森林火灾现象、实际森林场景、系统功能和实时性等方面进行了需求分析。随后对基于旋转镜头的森林火灾检测系统的模块构成及各模块功能进行了总体设计,设计的系统模块主要包括预处理、运动目标提取和烟雾识别三部分。(2)对基于旋转镜头的森林火灾检测方法进行了研究,设计了一种面向旋转镜头的运动目标提取方法(Motion Detection Based on PTZ Cameras,MDBPZTC)。该方法首先利用静态特征与烟雾识别模块结合来识别视频帧序列中的烟雾,将视频帧保留为背景;其次,利用基于卷积与结构相似性的背景配准方法,匹配当前帧的背景;最后,利用背景差分法获取运动目标,从而确定疑似烟雾区域。实验测试表明本文设计的MDBPZTC方法能够在使用旋转镜头的森林火灾监测场景中快速、准确的提取前景目标。(3)为了进一步提高系统的烟雾识别准确率,结合MDBPZTC的特点,针对实际森林场景中存在的干扰问题,设计了一种使用中值滤波和暗通道技术的预处理模块;针对对疑似烟雾区域识别效果不佳的问题,设计了一种使用局部二值模式(LBP)和方向梯度直方图(HOG)组合特征的非线性支持向量机(SVM)疑似烟雾识别模块。测试表明预处理模块能有效降低类烟物体的干扰,烟雾识别模块能够确快速、准确的判别烟雾区域。(4)在上述工作的基础上设计并实现了一种基于旋转镜头的森林火灾检测系统,通过测试,该系统的烟雾识别准确率为93.0%,本文所设计的森林火灾检测系统具有较高的识别率,具备了较大的实际应用价值。