消防物联网火警监测系统可用于实时监测联网单位消防设施的运行状态，实现一定程度上火灾的预警与自动监测，但面临在分布式系统中海量报警数据的实时挖掘、分析以及火警误报漏报的实时甄别等难题。复杂事件处理技术是一种基于内存数据流的数据分析工具，可以将消防物联网中传感器传输的海量数据以数据流的形式进行实时分析处理。本文针对消防物联网火警监测系统的应用现状和火警误报漏报率高等问题，将复杂事件处理技术引入到消防物联网火警监测系统中，采用MyEclipse6.5与复杂事件处理引擎Esper的平台集成，开发一个面向消防物联网火警误报监测的原型系统，实现从消防物联网数据实时采集、数据流处理、复杂事件规则验证到消防物联网火警误报实时甄别的整个监测过程。本论文研究的主要内容如下：首先，对消防物联网、大数据以及复杂事件处理技术等相关理论和关键技术进行阐述，重点研究大数据流式数据计算模式、复杂事件处理语言EPL、复杂事件处理引擎Esper、Esper引擎的体系结构及其事件监听机制和事件处理模式。其次，在研究分析消防物联网监测系统的网络拓扑结构、总体架构的基础上，将复杂事件处理技术CEP引入消防物联网火警监测系统中，提出基于CEP的消防物联网火警监测系统架构，该架构采用分层架构模式，包括数据采集层、网络通信层、数据预处理层、复杂事件监测处理层以及信息发布层。最后，对消防物联网系统中火警误报类型、火警误报复杂事件构建流程进行详细描述，并重点对火警误报原子事件、抽象事件以及复杂事件规则进行相关定义，并将基于事件代数方法定义的火警误报复杂事件，转化为Esper应用程序中的EPL查询语句，构建相应的Esper复杂事件处理应用程序。模拟消防物联网中消防设施运行状态数据的实时接收，并转换为数据流进入应用程序，利用复杂事件处理引擎Esper进行火警误报信息的实时甄别。