视频火焰检测综述

：基于传感器的传统火灾检测系统已经不能满足实际需求。随着计算机技术和数字图像处理技术的发展，视频火焰检测作为一种新型有效的早期火灾探测技术，已经受到人们的广泛关注。本文介绍了视频火焰检测流程，着重分析火焰的图像特征，包括基于单帧的静态特征和基于多帧的动态特征，并探讨了典型的特征提取算法，对多特征融合算法进行了分类比较，最后展望了视频火焰检测的发展趋势。

由于火灾的频发性，尽早预防和避免火灾事故越来越重要。现今使用的火灾探测系统一般基于传感器[1]，主要分为静电式、感温式、感光式和复合式。这些传感器大都是对颗粒、空气湿度、温度、透明度、 烟雾等物理采样进行检测[2]，虽然成本低、见效快， 但存在适用空间有限、易受干扰、误报率高、智能度低、不适合在恶劣条件下检测等局限性。

近年来，随着视频监视设备的普及和视频图像处理技术的发展，研究者们将目光转向了视频火焰检测(Video Fire Detection, VFD)。摄像机采集信号后，将视频图像信息输入嵌入式处理单元或计算机，利用图像处理、特征提取、模式识别等相关算法判断有无火*资助信息：教育部科学技术研究重大项目(311024)；江苏省“333工程”；江苏省“青蓝工程”资助；淮安市“533”资助；江苏省高校自然科学基金项目(12KJB520002)。

#通讯作者。

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