火灾一直是危害公众安全与社会财产的主要灾害之一,尽早探测到火灾发生,减少火灾损失是消防领域不断深入研究的方向。随着我国经济建设的迅速发展,超大型空间建筑不断增多,而此类建筑火灾载荷大、人员密集,一旦发生火灾,会造成极大的损害。由于传统型火灾探测器通常采用接触式判断,该方法很难在此类大型空间场所中快速准确的完成火灾预警。因此,本文研究设计一种图像型火焰探测报警系统,实现在超大型空间及户外场景下的早期火灾火焰的探测与报警,主要研究内容如下:（1）采用华为海思专用监控芯片完成系统火焰探测器设计,通过其内部媒体处理平台完成可见光与近红外双波段视频图像的采集与编码,同时在近红外波段下利用火焰的光谱特性,添加滤光片滤除可见光,克服早期火灾的火焰微弱以及恶劣环境及天气下可见光不能采集清晰图像而导致的漏报问题。（2）对采集到的视频图像,采用运动目标检测法与颜色空间分割相结合的方法提取可见光图像中的疑似火焰区域,采用运动目标检测法与阈值分割结合的方法提取近红外图像的疑似火焰区域,最后对提取到的区域运用区域生长法进行填充完整。对提取到的疑似火焰区域进行特征的提取,在可见光区域中提取颜色矩与局部二值模式;近红外区域中提取圆形度、轮廓粗糙度、面积变化率、质心变化率,将提取到的特征组合成序列输入到支持向量机中进行火焰识别模型的训练,最终通过实验表明,本文研究的算法对火焰探测的准确率达到98%。将算法移植到探测器硬件中运行,并通过缩放图片尺寸提高算法的运行速度,在保证识别准确率稳定的前提下提高了算法的实时性,使系统无需高性能主机参与运算并且能够离线报警。（3）设计并实现系统的监控系统软件,包括视频浏览与回放,设备搜索与控制,报警接收显示以及日志记录等功能,在火灾发生时及时提醒管理人员并提供火灾现场情况。对系统进行实验测试,结果表明本系统可以及时的检测到早期火灾的发生并进行报警,具有较低的误报率。