1、隨著經(jīng)濟的飛速發(fā)展，火災頻頻發(fā)生，給人類的生命和財產(chǎn)安全造成了很大的威脅。由于傳統(tǒng)火災探測器會受各種因素如空間高度、空氣流速、粉塵等的影響，以及圖像采集、計算機技術的高速發(fā)展，作為一種新型的有效的早期火災探測技術，基于視頻序列（圖像型）的火災煙霧探測技術倍受人們的關注。本文對圖像型火災煙霧探測算法做了深入研究。
　　視覺特征是最明顯的區(qū)別某一事物的特征，顏色、湍流現(xiàn)象和擴散運動是火災煙霧最明顯的視覺特性，本文主要從這些特征進行分析

2、。首先，用運動目標檢測的方法提取煙霧疑似區(qū)域，將與煙霧類似的一切靜止干擾進行排除。本文結合光流法和幀差法的優(yōu)點，對基于梯度的HS光流法做了改進，彌補了經(jīng)典HS法對緩慢運動目標檢測不敏感的缺點，并在傳統(tǒng)幀差法的基礎上做了較大改進，利用連續(xù)多幀圖像對煙霧疑似區(qū)域進行大致定位，最后將兩種改進的方法進行融合，充分利用兩種方法的優(yōu)點，互補二者的不足，更好的提取運動目標，為后面的特征提取做好鋪墊。在提取運動目標后再對運動目標進行顏色分析，煙霧的顏色

3、是從淺灰色到黑色變化的，根據(jù)這一特征，本文制定出一套屬于煙霧顏色的規(guī)則，不滿足此規(guī)則的目標物就證明不是煙霧，反之則進行更深入的特征分析。文章用4個參量綜合概括了煙霧的湍流現(xiàn)象和擴散運動:邊界閃爍頻率、累積運動量、凸形度和主運動方向。最后利用樸素貝葉斯分類器對四個特征參量進行融合，利用最大后驗概率的原理，對給出的描述事件的一組特征量做出是火災還是非火災的分類判斷，特征的融合有效降低了誤報率。
　　實驗結果表明，本文提出的算法能夠?qū)κ?/p>