火灾是一种失去人为控制的燃烧过程，其特点是燃烧速度快，危害严重，且难于在短时间内扑灭，如何在火灾早期阶段发现火灾隐患进行报警，决定了火灾zui终对森林、草场、城市等区域的财产的破坏程度。从维护国家和人民财产的利益出发，国内和上不断研发和提升对早期火情的探测技术，在目前来看，在火灾预警监控系统中存在以下几种对烟火的识别技术：
一、火灾视频图像分析软件。这是一种以计算机为核心，结合光电技术和计算机图像处理技术的火灾自动检测报警的软件。该软件对采集CCD摄像机提取的视频图像进行分析，火情发生时，烟气自身有着大量的光学信息，同时向烟气投射光纤会产生复杂的光学效应，而火焰燃烧扩散时会产生大量热量，同时发出含有红外线和紫外线的火焰，CCD摄像机搜集这些信息之后，软件系统可以有效综合烟尘、光线等主要的火情特征进行分析预警，此类误报率较高，同时由于识别算法集成于后台管理服务器，会明显加重服务器的负担，造成整体系统存在一定的延时现象。
二、烟火识别模块。为了防止火灾的发生，很多探测器装置都能利用火灾早期产生的烟雾来预警火情，这些智能火灾探测装置根据一氧化碳、氢气等烟尘粒子成分、烟雾浓度和温度等参量的变化结合火情状态的映射关系得出智能算法。同时，火灾早期阶段只有烟尘出现，火焰却是从无到有，这是一个发展的过程，需要对图像处理的过程是一个动态图像的连续处理过程，安防业内一部分的嵌入式烟火识别模块都是基于动态数据分析的快速差分算法，结合滤波算法实现对火灾火焰图像序列的实时跟踪。而且，因为烟火识别模块嵌入于设备前端，具备DSP前端数据分析功能，对前端数据分析处理完之后传输至后方监控中心，有利于减轻监控中心数据处理负荷，提高识别速度及系统运行效率，同样具备误报率较高的特点。
三、热成像热点探测识别。自然界中的一切物体的温度都会有红外辐射，这是由于物体内部分子热运动的结果。红外成像技术就是根据探测到的物体的辐射能的大小，经系统处理转变为目标物体的热图像，以灰度级或伪彩色显示出来，得到被测目标的温度分布从而判断物体所处的状态。一般监控区域背景温度和火灾发生区域两者区域温度相差较大，在热图像中很容易将可燃物的燃烧情况从地理背景中分离出来。根据热图像的温度分布，借助热点检测算法，可自动探测出远距离热源目标，这样不仅可以判断火的性质还能探测出火的位置、火场面积、从而估计火势，此类技术具备识别速度高、误报率低等特点。
目前，国内及上普遍采用多种火情识别技术相结合，大大提高了监控系统对火灾预警的准确率，该类火灾预警监控系统多应用于森林防火项目、草原防火项目、城市火险监控项目等，提早发现火情不仅有利于保护自然和社会环境，更有利于保障国家和人民财产的安全。
