针对传统火灾探测器在某些特殊场合出现的失效问题，研发基于安防监控技术和计算机视觉方法的视频火灾探测技术展现出广阔的应用前景。然而，现有视频火灾探测技术在抗干扰、降低误报及漏报率方面研究进展有限，且开发成本较高，系统代码冗余度较高，识别效率较低。本文在分析了火焰视觉特征及OpenCV技术特性的基础上，深入探讨了火焰的颜色特征、形态特征、运动特征的图像识别算法，提出了一整套基于OpenCV技术的火灾视频识别方法。首先，为获得高质量的实时视频序列以便给火焰目标的准确识别提供基础，研究了视频图像的实时采集与预处理方法。其次，根据收集的火灾图像资料整理出新的火焰颜色和尖角的判据，通过对算法的比较，选取帧间差分法成功的对火焰进行运动目标检测。再次，根据火焰的颜色、灰度、尖角、面积特征进行了一系列识别算法的设计和实现。最后，构建了基于火焰多种特征识别分析的系统模型，提出了系统的硬件和软件设计方案，并基于OpenCV技术实现了对火灾的视频探测功能，通过实例验证了系统的可行性。本文在降低火灾视频识别研发成本、提高识别效率与精准度、易于产品化方面具有现实意义。