随着现代社会的飞速发展,人口与建筑密度不断增加,火灾的破坏性也在逐年增长,火灾探测技术正受到越来越多国内外学者的关注。与此同时,视频监控系统在交通、金融、公共安全等众多领域的广泛普及,也为这一新的火灾检测技术的应用和推广铺垫了广阔的市场前景,其中的火焰检测识别是整个系统最关键的部分。火焰受到燃烧材质、光照条件、空气对流、物体遮挡等诸多因素影响,呈现出视觉特征上的多样性和不稳定性。本文从图像分析的角度研究：首先借助火焰的运动特征和颜色特征对视频图像进行处理,提取其中疑似火焰区域；接着计算出这些区域所对应的边缘纹理差分信息；在此基础之上利用闪烁统计等方法提取鲁棒的视频火焰特征,进而使用种子生长法来填充火焰区域,为后期的识别打下良好的基础。针对较难识别的火焰视频,结合支持向量机研究其在不同核函数下的识别率。收集和分析产生火焰虚警的视频,根据造成虚警的干扰要素进行整理和分类。研究提取的特征值用支持向量机来分类,并在不同核函数下统计分析识别率。最后,本文设计了火焰检测系统软件实验平台,并对算法进行了测试,结果表明此系统具有良好的检测效果。