图像型火灾探测器是火灾探测器家族中的新秀，它融合了智能监控、图像处理、模式识别、嵌入式等先进技术为一体，拥有报警时间短、不受室内空间大小约束、支持室外环境、支持准确定位等传统探测器无法比拟的优势。目前图像型火灾探测器还未得到广泛应用，其主要原因在于，由于实际工况的复杂性，火灾事件的图像探测技术目前仍处于实验阶段，还不够成熟，此外传统探测器已经形成成熟市场，对新型探测器形成较大的市场竞争，导致新型探测器较少提供给工程应用。本文提供了有关图像型火灾探测器的全套解决方案，主要做了以下几个方面的工作：（1）选择了效果较好且价格合适的相机加滤镜方式的红外图像采集方法，并给出了定制相机的CMOS图像传感器的选型方案；（2）结合现有的全局发光度算法，分析其缺点，在其基础上结合局部几何特征，研究了综合两类特征的火灾事件探测算法；（3）在可二次开发的智能工业相机上编写火灾事件探测程序，成功完成了计算机到嵌入式设备的移植，最终探测器可接入报警网络脱离计算机独立工作。（4）为加快处理速度，对算法做并行计算优化，以不变矩算法为例，在计算机平台上采用OpenMP/CUDA技术，将该算法的速度提升1.3-19倍。（5）通过实验得到大量数据，证实了算法的正确性、稳定性，测量了并行计算优化的实际效果。本文有以下几处创新点：（1）给出了一套基于局部几何特征的火灾探测算法，算法包括热源区域提取和匹配方法、5种红外热源区域几何特征计算方法、基于最小风险贝叶斯的多特征融合的热源区域分类方法、多重采样平滑判定噪声方法。（2）尝试将原创的基于局部几何特征的方法和文献[1]中的基于全局亮度特征方法结合起来，获得了速度快、效果好的优点，通过实验证明了整体效果优于文献[1]中的算法。（3）在计算机平台上对算法做并行计算优化，使用OpenMP/CUDA两种技术，给出完整的实现细节和优化效果。