1.基于視頻分析的煙火檢測裝置，其特征在于，包括：

圖像采集單元(U1)，獲取彩色圖像幀序列，彩色圖像素數值以RGB色空間表示；

背景建模及前景提取單元(U2)，提取幀序列圖像中的前景圖像，并且使背景模型參數反應煙火目標的顏色及紋理信息；

前景目標跟蹤單元(U3)，跟蹤前景圖像序列中的各前景目標，并計算各前景目標的運動參數，其中運動參數包含中心位置、大小、速度、剛性度、剛性度變化率和跳躍指數；

前景目標非煙火判別單元(U4)，根據各前景目標的運動參數判別前景目標是否為非煙火，令非煙火目標所在區域停止背景模型參數更新；

背景模型煙火特征提取單元(U5)，間隔數幀為一周期，讀取背景模型參數，從中提取出滿足顏色及紋理條件的可疑煙火區域；

可疑煙火目標跟蹤單元(U6)，跟蹤可疑煙火區域時間序列中的可疑煙火目標；

火焰形狀動態屬性檢測單元(U7)，計算可疑火目標的火焰占空比、火焰跳躍指數和火焰分裂指數；

煙火判別單元(U8)，通過關聯前景目標參數和可疑煙火目標參數，對煙火進行最終判別。

2.根據權利要求1所述的基于視頻分析的煙火檢測裝置，其特征在于，所述背景建模及前景提取單元(U2)采用改進的混合高斯模型提取幀序列圖像中的前景圖像，并且使背景模型參數反應煙火目標的顏色及紋理信息；具體包括：

圖像中每個像素建立3到5個高斯模型，每個高斯模型包含RGB三通道的均值、方差、權重和匹配數；

若一個像素至少與一個權重大于規定閾值的高斯模型匹配，則此像素為背景，否則為前景；

在存儲器中有一個背景更新掩膜，掩膜中的值代表圖像對應像素位置是否允許背景模型參數更新；

在允許參數更新的情況下，若像素與高斯模型匹配，則對高斯模型RGB均值和方差以及高斯模型的權重進行動態更新；

在允許參數更新的情況下，若像素值與高斯模型匹配，則此高斯模型的匹配數加1，否則匹配數減1，最小減到0；當某個高斯模型的匹配數大于規定閾值時，使這個高斯模型的權重不小于判斷其為背景高斯模型的值；

每個像素的各高斯模型按權重由大到小進行排序。

3.根據權利要求2所述的基于視頻分析的煙火檢測裝置，其特征在于，所述前景目標跟蹤單元(U3)跟蹤前景圖像序列中的各前景目標，將消失目標的信息保存在緩沖區中，記錄目標出現時的位置和大小以及目標消失前的位置和大小。

4.根據權利要求3所述的基于視頻分析的煙火檢測裝置，其特征在于，所述剛性度為目標輪廓周長的平方與目標面積之比；所述跳躍指數為目標在特定時間內剛性度變化率大于規定閾值的次數。

5.根據權利要求2所述的基于視頻分析的煙火檢測裝置，其特征在于，所述前景目標非煙火判別單元(U4)根據各前景目標的運動參數判別前景目標是否為非煙火，若為非煙火，則利用所述背景更新掩膜停止前景目標區域內的背景模型參數更新。

6.根據權利要求2所述的基于視頻分析的煙火檢測裝置，其特征在于，所述背景煙火特征提取單元(U5)間隔數幀交替進入煙判別周期或火判別周期，在煙或火判別周期中，讀取所有像素的背景模型參數，將符合煙火顏色及紋理特征的像素標記為可疑點，再根據矩形網格區域內可疑點的數量以及前后兩幀圖像的變化率確定警戒塊的狀態，警戒塊狀態值組成警戒塊圖像。

7.根據權利要求6所述的基于視頻分析的煙火檢測裝置，其特征在于，

在煙判別周期中，匹配數最高的高斯模型為主背景模型，高斯模型權重順序中規定位置的兩相鄰高斯模型中非主背景模型者為煙顏色模型，權重最低的高斯模型為煙紋理模型；

在火判別周期中，規定權重序號范圍中的首個權重低于規定閾值的高斯模型為過火模型。

8.根據權利要求6所述的基于視頻分析的煙火檢測裝置，其特征在于，所述可疑煙火目標跟蹤單元(U6)在煙判別周期或火判別周期內，分別對警戒塊圖像中的可疑煙目標或可疑火目標進行跟蹤，并計算目標所在區域內強信號警戒塊所占的比例。