银行自助大厅在夜间人员较少，一些违法犯罪分子会利用银行自助大厅24小时开放而无人监管的漏洞，进行蓄意纵火等犯罪活动。一旦火灾发生往往会对社会造成很大经济损失和重大的人员伤亡。因此，对于银行自助大厅这种特殊环境来说，应及早发现火灾险情，尽早扑灭，避免小火酿成大的灾难。根据银行视频监控系统的环境要求，本文研究了可能火焰区域提取，多特征融合的火焰区域检测以及火焰检测系统的结果与分析，主要研究内容如下：（1）设计了一种基于火焰运动以及颜色特性对火焰区域提取的算法。根据火焰在燃烧的过程中会跳动的特征，使用运动历史图像更新的方法找到当前图像的运动区域。由于火焰在燃烧的过程中其颜色和周围的环境有着很大的区别性，本文研究了火焰在RGB颜色空间、HSI颜色空间和YCbCr颜色空间上火焰的颜色特征。本文提出了利用火焰颜色特征信息和火焰运动特性提取可能的火焰区域的算法，该方法基本上能提取到所有的火焰区域。（2）提出了利用多特征加权融合的火焰检测算法。通过对大量的真实火焰和非真实火焰视频进行观察和分析，本文提出了基于多特征加权融合的火焰检测方法。方法利用的主要特征如下：纹理特征，无序性，位置的变化性，火焰区域面积的变化率，小波特性以及饱和度特征。（3）测试并分析了本文提出的火焰检测算法的有效性。将本文提出的可能火焰区域提取的算法和多特征融合的火焰识别算法应用于银行自助厅的火焰检测系统。针对银行的视频监控环境，我们进行了大量的视频分析和验证。研究内容为以后实现火焰检测的实际应用奠定了基础。