随着科学技术的发展，人们对灭火系统的要求也越来越高，本文针对传统灭火系统的缺点提出了一种基于视觉传感器的高压细水雾喷淋灭火系统。本文的视觉传感器主要由图像传感器和火焰识别算法构成。本文使用的Q24网络摄像机是一种360度的全景摄像机，可以对特定空间实施无死角的监控，但图像本身具有严重变形。本文从图像的成像原理出发，利用抛物面透视投影模型将“鱼眼”图像恢复成了符合人眼视觉习惯的平面透视投影图像。本文的创新点在于——在总结前人算法时发现，运动检测的帧差算法中的取绝对值的操作掩盖了图像的一部分信息。于是将这一部分信息发掘出来，在进行了火焰帧差图与行人帧差图的比较中发现了火焰闪点的交叉特性，从而有效削弱了运动元素对火焰检测的干扰。又根据火焰闪点大多数汇集在火焰边缘的现象，发现了火焰闪点的聚合特性，运用改进的K均值算法进一步排除干扰闪点。从而完成火焰分割。为了进一步提高火焰识别的准确性，本文利用OpenCV的机器学习函数结合火焰分割时的过程参数及火焰轮廓的基本参数分别训练了决策树、随机森林和boosting三个分类器，通过比较得出boosting分类器对于本文数据聚类结果最佳。最后，依据实验室现有设备搭建实验装置，对天津三安公司的FB喷头的流量分布与灭火时间进行测试与测量，为喷头的实际安装与系统搭建提供基本数据。