随着近年来信息技术,数字技术的长足发展,森林防火的技术手段出现了质的飞跃。模拟监控设备渐渐被数字监控设备取代,无线扩频通信技术和宽带网络视频监控技术的运用,地理信息系统的发展,数字云台技术的开发,为林火自动识别定位问题的解决奠定了坚实的基础。林火识别定位技术随着传统林业向数字林业、智能林业过渡,而逐渐形成智能的数字监控方法。无线传感网络、机器视觉、物联网等新技术的应用,又为火点准确定位提供了有力的理论依据。同时结合视频监控、巡航拍摄、卫星遥感的新一代监控策略可以对森林火灾进行全方位的监控。本研究依托国家公益性行业专项项目“基于物联网监测技术及在林业上的应用”(201104037)确定了研究题目,旨在研究基于TRIZ(发明问题的解决理论)理论和灰度投影的林火稳像与识别定位的相关算法,并将其应用在视频防抖、烟雾识别以及林火定位等林业视频监控系统中。本文的主要研究内容及创新点包括以下几个方面：(1)通过对课题内容的了解选择了必要的相关理论与算法进行了学习与分析,深刻的理解了TRIZ理论及其主要体系,并通过实验模拟和演示了基于灰度投影的电子稳像算法、BP神经网络算法以及边缘检测算法,在整个过程中逐步理解算法核心内容,保证了在后期研究中可以灵活运用以及改进现有算法。(2)针对运动物体出现在图像中会影响其灰度投影的变化趋势的事实,提出了种基于裁剪与补偿的灰度投影稳像算法。首先对问题通过TRIZ理论的功能成分分析法进行了分析,在通过技术矛盾与创新原理解决创新思路,最终根据创新原理找到适合于该问题的解决方案。然后通过图像物体运动区域检索算法确定在图像中所占据的像素范围,根据所获得的范围结果对图像进行分割,将原始图像中相应部分提取出并对分割后图像进行补偿,从而得到相对与原图无运动物体的效果,进而达到去除运动物体对灰度投影影响的效果。最后通过实验证明,该方法能够很好的解决灰度投影稳像算法在有运动物体出现时出现“错稳”现象的问题。(3)在对灰度投影稳像算法进行研究和改进后,将算法运用到林火监控系统中进行实际应用,发现算法计算结果中仍存在“错稳”现象。此时依然通过TRIZ理论的分析工具对其进行分析,并通过求解工具找到了适合的创新原理。根据创新原理选择BP神经网络及HSI颜色模型对图像进行分类,对不同类型的图像通过不同灰度赋值模型进行重新赋值,经处理后的灰度投影曲线能够很好的反映图像中的主要内容,进而提高了稳像算法的精准度。实验证明该方法具有较好的处理效果。(4)林火图像稳定传输的基础上,提出了一种基于灰度位平面的智能林火烟雾识别算法。首先运用TRIZ理论的物理矛盾分离原理将问题转化为图像显示问题,其次根据创新原理对问题进行进一步分析,给出图像细节分类的创新思路。运用灰度位平面概念将图像按照不同位层进行分离,分离结果表明在不同层次上烟雾与背景之间存在着不同的关系,最后结合位平面给出烟雾识别算法,并对真实烟雾进行了模拟。实验证明该方法比常规HSI模型算法的计算时间更快。(5)传输图像达到稳定和准确识别林火烟雾的基础上,对基于单目视频的林火定位算法进行了研究,对基于单目视频的林火定位方法存在无法定位不可视区域内火点位置的问题进行分析,提出了一种基于DEM和林火烟雾模型的林火火点定位方法。通过TRIZ理论的系统进化法则对单目视频系统进行了分析,并提出了系统进化的方案。利用改进的系统以及烟雾模型,通过烟雾扩散分析对不可视区域内火点的位置进行估计。实验证明,该方法可以对单目视频不可视区域内的火点位置进行估计。最后,根据研究的内容进行了总结并给出了论文的不足,同时提出了进一步的研究方向及建议。