基于图像的火焰识别系统是一种利用计算机视觉技术来自动检测和识别图像中的火焰的系统。基于图像的火焰识别系统是一个复杂的任务，需要充分考虑系统性能、准确性和实时性等方面。具体实现和优化方法可能因应用场景而异，可结合实际情况进行针对性的设计与调优。
火焰监测预警系统基于智能视频分析，自动对视频图像信息进行分析识别，无需人工干预，能对火灾易发区域进行实时监测，当监测到烟雾、火焰时，及时预警，有效的协助管理人员工作，并最大限度地降低误报和漏报现象，减少人力监管的成本。
基于图像特征的火焰检测
凭借图像特征进行火焰检测的算法，然后结合图像的颜色特征、烟雾的飘动性特征、火焰的面积特征和圆形度特征设计并实现了基于图像特征的森林烟雾和火焰检测算法。
火焰识别算法
火焰有着其独特的颜色特征。不同的燃烧材料会有不同的火焰颜色，在一般的火灾情景中，火焰像素点的颜色主要分布在橙黄色到白色之间。为了描述火焰像素点的颜色分布情况，可以建立一个统计学的模型，称之为火焰颜色模型。通过火焰颜色模型，可以将图像中颜色与火焰相似的区域提取出来。这是最为简单有效的提取火焰区域的方法。
基于图像特征的火灾检测
火灾智能识别系统是基于原有工业视频网络，在不改变前端摄像硬件的条件下，以大数据分析为基础，利用计算机视觉，结合地理信息系统，实现工业视频火灾智能识别、报警。通过实时采集数千路视频摄像数据，以其拥有的专利技术进行火情自动分析、智能识别。大到火灾险情，小到火前烟雾，在火灾发生的第一时间自动发现警情，自动聚焦火情现场，并发声光报警，为火灾应急工作争取宝贵时间。
火焰探测报警系统
烟雾传感器，这是一种火焰间接检测器，当火焰产生后烟雾也随着产生。当烟雾达到一定的浓度时发出报警信号。用这种方式检测火焰有很大的弊病，有很多物质燃烧时不产生烟雾(如天然气、乙醇、甲醇等)，并且检测距离较短，传感器必须在烟雾最浓的位置，可见当火焰发生到烟雾浓密，然后报警，在有的场合可能为时太晚。
热释放红外火焰检测器，直接检测火焰中波长为4.35±0.15μm的红外光谱，检测目标比较明确，它由热释放探头和放大器组成，不足之处是：这种类型的传感器具有压电性，对声音电磁波以及震动都十分敏感，所以使用的地方受到一定的限制，它的检测距离小于80m。
