针对火灾火焰识别算法复杂、环境要求高的特点，提出了基于图像多特征的火焰识别方法。火灾初期烟雾和火焰的多特性，利用烟和火的颜色、面积的变化规律、边缘的变化规律、形体变化规律、尖角数、质心位置移动等信息作为火灾识别的依据，基于图像多特征的火焰识别算法可以有效识别火灾火焰，具有较强的抗干扰能力。

火灾是一种经常发生却又造成巨大损失的灾害，一直以来都是人们高度关注而又要预防、遏制的灾祸。众多的火灾案例表明，早期火灾探测是预防火灾、及时扑灭火灾、减少火灾损失的有效手段，越早发现，越早扑救，越不可能造成大灾难。

近几年火灾探测专利的最新发展趋势。这类图像识别技术主要是将火灾的视觉特征转化为图像信息，再利用计算机图像处理的急速自动识别火情，实现监控、识别、报警等步骤。

当前，对于火灾火焰图像的识别，主要是根据火焰图像所具有的红外辐射特性、可见光辐射特性、色谱分析以及扩散增长趋势等特征信息来实现的。在利用火焰图像的红外辐射特性、可见光辐射特性的火灾图像识别中，对周围环境的光源，如路灯、车灯、太阳光等，甚至墙、地板对光的反射都会构成干扰光源，上述干扰光源中的红外光、可见光、紫外光辐射将干扰火焰识别，导致误报警。所以，在基于图像的火焰识别中，如何排除外界干扰源的干扰源是基于火焰的火灾图像识别的关键。综观基于视觉的火焰火灾图像识别技术的发展历程，可以归纳出干扰源排除的技术方法主要有：设置光滤波器、多波段识别、亮度值阈值、多特征融合判断等，本文详细介绍了上述多特征融合判断算法。

基于图像识别处理技术的火灾自动报警系统，它是以计算机为核心，与数字图像识别处理技术相结合。该系统采用摄像机对现场进行监控，将摄取的视频信号用图像采集卡捕获成数字图像，输入计算机，根据图像特征进行处理和分析，从而达到检测火灾的目的。数字化图像处理部分的软件是火灾探测系统的核心，它先对数字图像进行分割，然后根据图像特征对这些目标进行识别或分类检测出图像中的目标。图象分割处理就是把图像中的目标和背景分开，从而找到需要处理的图像部分。图像中的目标提取完成后，需要对目标进行分析，以确定目标是否存在早期火灾现象或其他干扰现象，即为数字图像处理。

火灾探测是火灾科学的关键技术环节，对保护自然资源，保障人民生命财产安全具有重要意义。伴随着信息技术的飞速发展，火灾图像识别技术已成为火灾探测领域的一个重要研究方向，有着广阔的发展空间和前景，今后将会有更大的发展空间和发展前景。

对现有的基于图像处理和模式识别两种火焰特征的算法进行了分析比较，综合判断火灾中火焰的多个相关参数，采用最新的火焰识别算法，能够更准确地反映火灾现象的综合特征，使探测方法更加智能化。根据火灾火焰的颜色及其他动态特征，提出了一种图象火灾识别算法。相对于传统方法，可以降低火灾误报率。