本文研究了火焰视频图像的静态与动态特征,实现了一个基于视频监控的火灾特征检测系统。本系统根据摄像头采集到的图像进行智能分析判断,首先进行前景和背景的提取,即预处理,然后对得到的疑似火焰区域进行分析和判断,检查是否有火灾的存在。对于基于视频图像的火灾判别,本文详细分析了火焰视频图像具有的五个特征:1、火焰具有其独特的颜色特征;2、火焰在燃烧的过程中,随着火苗的不断跳动,捕捉到的火焰视频图像具有一定的闪烁频率;3、由于火焰具有震荡的特性,且相邻两帧视频图像存在相关性,可依据此来判断是否有火焰的存在;4、对含火视频图像进行二维小波分析,实验表明其高频能量与非含火视频图像存在差异;5、火焰视频图像具有尖角特性。并且,采用特征融合技术将上述五个识别火焰的特征综合起来,从而能够达到提高检测率、降低误检率的效果。对与红外摄像头下的火焰检测,除了火焰闪烁频率、火焰小波分析以及火焰尖角特征这三个与常规摄像头下的火焰检测相同的特征,本系统还采用了针对红外视频的火焰颜色检测和DCT变换特征检测。实验结果表明,本系统能有有效的检测出火灾的存在并进行报警,且具有一定的抗干扰能力。基于视频的火灾检测具有良好的发展前景。