各行各业都时时刻刻受到火灾的威胁，每年因火灾造成的经济和物质损失高达数亿元。所以随时随地都要有防火意识和准备，消灭危险源，提高防火意识，预防为主。对于已经发生的火灾要做到早发现，早抢救，火灾是一种早施救一分钟就可以多玩会一分钟损失的灾害。所以火灾的预防和检测在生活生产中是非常重要的，也是很多学科研究的热门主题。火灾的探测具很大的理论意义，同时更具有实际意义，而基于视觉的火灾探测技术作为一种新型的火灾探测技术，它的研究和发展将直接推动火灾探测技术的发展。　　由于传统的火灾探测技术具有种种问题，本文首先对现有的火灾探测系统进行了详细的研究，对其原理做个分析，并指出了存在的许多问题。所以本文在现有的视频火焰和烟雾探测技术基础上改进了一些算法，二者结合起来综合判断火灾。文章主要就火焰的静态特征和动态特征做了分析。静态方面首先分析了火焰在RGB，HIS，YCbCr三个颜色空间内的检测算法;其次，又从火焰的形态学特征方面介绍了火焰的特征，包括边缘特征、角点数、圆形度和举行度等等，将这些特征提取出来后，经支持向量机分类器分类，得到最终的检测结果。火焰的动态特征主要指火焰的闪烁特点，本文引入帧间差分法[32]和背景扣除法[35]来提取视频中的运动目标，进而再进行火焰的识别，这一部分重点分析了高斯混合背景建模算法。总体而言，本文的火焰检测方法是首先提取视频画面中的运动前景，再对运动前景根据颜色特征提取火焰，然后再用形态学特征进行分析，最终得到一个也没有火焰的检测结果。　　文章最后说明了整个软件的流程和结构安排，虽然未能完成完整软件的编写，但是实现了颜色检测，形态学特征提取，高斯混合背景建模等核心算法的验证，对一些视频里的火灾画面使用这些算法进行仿真实验，取得了良好的检测效果。