1.一种视频监控火焰的识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

1)采集基本分析样本：

采集被监控画面无火焰发生的状态下的视频监控图像，分别在充足光线状态、弱光线状态和昏暗光线状态三种光照环境下的监控图像，每一种光照环境下提取8-10张视屏截图图像作为基本分析样本，取分析样本的均值；

2)利用边缘检测算子分割出步骤1)中基本分析样本图像的高亮区域边缘轮廓：

3)统计步骤2)中基本分析样本图像的高亮区域边缘轮廓范围内R值和G值在预设的数值区间内的数量，得到判别特征；

4)载入待测视屏监控画面并截取图像，获得待测识别图像，检测该待测识别图像中的高亮区域，判断是否出现与基本分析样本图像的高亮区域不同的新高亮区域，如判断出现新的高亮区域，计算得到待测识别图像的识别特征；如判断未出现新的高亮区域，则继续监控；

5)将所述识别特征与所述判别特征比较，判断是否发生火情，若识别特征数值超过判别特征，可以判断发生火情，此时通过计算识别特征的增长速度来判断火情级别。

2.如权利要求1所述的一种视频监控火焰的识别方法，其特征在于，将步骤1)中，所述基本分析样本图像上任一像素点P的位置可定义为：P＝(xi,yj)(i＝1,2,3...M；j＝1,2,3...N)式中，xi表示横坐标点，yj表示纵坐标点，M表示图像的横向像素点数，N表示图像的纵向像素点数。

3.如权利要求2所述的一种视频监控火焰的识别方法，其特征在于，步骤2)中，所述边缘检测算子为Canny算子；利用Canny算子对图像中高亮轮廓进行识别，得到所需要的敏感识别区域f，该区域描述为：fab＝mab×nab

(a＝1,2,3；b∈[1,10]；mab∈(0,M]；nab∈(0,N])式中，a表示充足光线状态、弱光线状态和昏暗光线状态三种监控环境，b表示每种监控环境下取的样本数目。

4.如权利要求3所述的一种视频监控火焰的识别方法，其特征在于，步骤3)中，定义坐标点P上的R值为zr(xi,yj)、G值zg(xi,yj)；在区域fab中，对zr(xi,yj)∈[248,255]和zr(xi,yj)∈[42,50]这两个区域上的像素点数目进行统计，分别记为第一区域R值 和第二区域R值 在所述区域fab中，对zg(xi,yj)∈[75,83]上的像素点数目进行统计，得到第三区域G值Gab；

计算获得所述基本分析样本的每一张图像的第一区域R值 第二区域R值 和第三区域G值Gab；

分别计算基本分析样本中所有图像的第一区域R值的平均值 第二区域R值的平均值 和第三区域G值的平均值 通过上述三个平均值计算相应判别特征。

5.如权利要求1所述的一种视频监控火焰的识别方法，其特征在于，步骤4)中包括计算所述识别特征的增长速度。