火灾是危害很大的一种灾害，尤其在现在经济高速发展的年代，因为火灾而导致的生命财产损失越来越多。所以，如何预防和减少火灾发生是研究人员一直关心的问题。基于图像的火灾探测方法是近些年来出现的一种新型探测方法，本文重点研究了基于支持向量机的图像型火灾火焰探测技术，并设计实现了火灾探测系统。火焰探测算法首先对摄像头获取到的视频进行分帧处理，形成图像序列，利用混合高斯模型对图像中的移动区域进行分割，再利用火焰内焰颜色信息作为阈值，排除无效干扰，得到火焰可疑区域；然后，对火焰可疑区域内的圆形度、尖角数目、红绿分量面积比、面积变化率、相关系数以及闪烁频率等火焰判据进行了计算和分析；用改进的人工鱼群算法优化支持向量机的模型参数，通过交叉验证选择最优参数，在此基础上建立了支持向量机分类器；用已知类别的数据训练支持向量机，将所提取出的火焰判据组合形成特征向量，并将其作为输入向量送入支持向量机分类器，利用支持向量机对特征数据进行分类识别。最后，设计并完成了基于PC的火灾探测报警系统，算法实验结果表明，该算法的识别准确率较高，通过训练支持向量机并优化参数，可自动产生分类超平面，可以将各类样本准确分开。系统经过验证，能完成火灾报警功能。