人工智能在智能消防系统中的应用

人工智能在智能消防系统中的应用

吴建明   

浙江浩天建设集团有限公司

摘要：在城市建设当中，消防是其关键的组成部分，同时还要建立与智慧城市相适应的智慧消防，提高火灾的预防和救援能力。人工智能技术的不断健全和完善为各行各业的发展起到了积极的促进作用。智能消防体系主要是把智能消防设施仪器与相关的体系相结合，建立一个人工智能的消防体系架构。

关键词：人工智能；智能消防系统；应用

中图分类号：TP18

文献标识码：A

引言

随着科学技术的迅速发展，我国建筑行业的发展也日新月异。建筑工程规模明显扩大，其内部的人员密集程度随之增加，这对消防系统提出了更高要求。当高层建筑发生火灾后，消防安全设施能否正常发挥作用，就显得尤为关键。PLC技术的引入大大加速了消防智能化，能够有效解决消防监控人员体力和精力不足的问题，有效地防患于未然。智能消防将会逐步取代传统的被动消防，对于推动我国消防事业的进步与发展有着十分重大的意义。

1智能消防体系的特点

长期以来，无论火灾的大小，都造成了不同程度的损失和破坏，为了能够有效解决火灾隐患，应急管理部门对消防配套设施以及有关的系统进行了不断的优化和完善。然而，由于不同阶段的建设目标有所差异，这也致使消防领域存在一些问题。（1）没有把感知器的数据分析进行充分利用，现有的数据处理模式不能与业务需求相适应。（2）由于火场的复杂性，要求相关决策人员有着良好的综合能力，这就需要提高火灾预警的辅助决策水平。（3）对于火势的分析和研究过于依赖经验和专家，没有对以往的灾情数据充分利用，不能明确火场内的灾害隐患信息。（4）不能对车辆和资源进行科学合理的调配，缺乏智能化，致使在火灾发生初期没有对其进行有效的控制，造成了较大的经济损失，甚至人员伤亡。（5）在对火场进行搜索时，没有制定科学合理的路径，耗费了较长的搜索时间，这也在很大程度上增大了救援人员和被困人员的危险系数。

2人工智能在智能消防系统中的应用

2.1人工智能消防体系结构的设计

（1）逻辑功能设计

若是按照逻辑功能，可以把人工智能体系结构AIFFSA划分为应急决策支持平台、消防安全保障平台、物联网平台和大数据分析平台。如图1所示。应急决策支持平台在发生火灾后，能够对火场的数据信息进行迅速采集，并建立模型，对火灾现场的情境进行分析和风险预测，进而制定出不同的调度方案和救援路径，能够对指挥决策起到良好的辅助作用，使得火灾管理实现智能化和自动化。消防安全保障平台可以对庞大的数据信息群进行筛选，而后建立演练、监督和预警模型，提高了火灾的预防能力。物联网平台主要是由火灾的感知器，如传感器等组成，在发生火灾的第一时间进行感知，并发出警报。大数据分析平台主要是对分散的数据进行挖掘和处理，进而对其进行感知分析。

（2）系统架构设计

AIFFSA可以把与消防相关的数据信息有机结合，通过人工智能技术和大数据对其进行分析和研究，对于一些关键的感知数据利用相关设施对其进行深层次的学习，并建立与之相对对应的消防监督预警模型，进而使得消防资源的数据得到充分利用，做好防火监督工作。除此之外，若想把感知网络充分利用起来，还要对火场内的救援人员和被困人员进行实时跟踪，确保对火场周围的设施和环境有一个良好的掌握，时刻关注人员与建筑之间的关系。如果发生火灾，周围的移动终端、传感器等都会对火灾现场进行不间断的监控，传递数据信息，把传回的数据和以往的灾情数据有机结合，对火灾场景进行感知，在计算机集群的环境下，来实现感知数据的处理。一旦发生火灾，相应的预警模型要即刻做出反应，相关的工作人员利用网络、手机App等方式对火灾信息进行传递，帮助人群进行疏散。对灾害的治理和数据评估进行深入的分析和研究，通过模型来对火场的网络数据进行感知处理，防止火势继续蔓延，为其提供科学合理的调度决策和救援路线，帮助相关的救援人员把建筑内的灭火体系充分利用起来，把其自身的辅助作用充分发挥出来。

2.2智能消防系统的数据管理

消防体系数据较为分散，运用人工智能技术，在大数据的支持下可以对一些重要的数据特征进行有机结合，使它自身的功能和作用充分发挥出来。火灾的响应周期分为四个时期：减灾计划、灾前的预防、发生灾情过程中的响应以及后期的恢复。减灾计划是指需要对相关的建筑物进行定期的检查，并对其防灾能力进行有效的评估，确定风险系数，对一些消防器材的日常状态和易燃易爆物品数据进行重点管理，对以往的数据信息进行充分利用，进而通过感知网络来对建筑的防灾能力进行有效的评估。灾前的预防时期，主要是对建筑物的各项信息和路径有一个全面了解和掌握，进而能够制定优先的逃生方案，通过知识图谱把相关的资源进行科学合理的调配和整合，利用虚拟现实技术对火灾场景进行模拟，可以用在消防员的日常训练和演习当中。发生灾情过程中的响应时期主要是能够对火场周围的网络数据进行良好的感知，快速的疏散人群，防止火势继续蔓延。通过先进的机器来充分调动警力资源，规划逃生路线，利用科学有效的方法来对被困人员位置进行确定，以最短的时间把被困人员营救出来。灾后的恢复时期，主要是对火灾造成的损失进行统计和评估，利用知识图谱来使基础设施进行恢复。通过感知网络与图像视觉技术来检测起火源和次生的在火灾要素，避免发生二次火灾。AIFFSA体系的构建在很大程度上提高了消防数据采集体系的预警质量和效率，为相关指挥人员制定准确的决策起到了良好的辅助作用，不但使得消防体系向着自动化和智能化的方向推进，而且还降低了救援人员和被困人员的危险系数。

2.3人工智能与消防体系的风险评估

（1）安全评价标准。我国目前的消防评价体系主要包含两个方面：（1）利用灭火所需要的消防力量来对灭火等级进行确定；（2）对火灾的危害性以及产生的经济价值进行评估。把火灾的危害价值评估标准和消防力量的评估进行有机结合，可以促进消防体系的优化和完善，使其更加的具有科学性和规范性。到目前为止，对其进行评价的方法有空间分析法、故障树分析法、层次分析法，但大部分的研究要从城市的实际数据着手，同时还要对一些中小城市的消防研究进行有力拓展。

（2）消防监督。消防监督工作涉及的范围较广，领域较多，包含建筑和居民区，而且内部结构较为复杂，消防设施的设置位置和安全条件也具有较大的不确定性，再加上有些居民的安全防患意识较为薄弱，这在一定程度上阻碍了消防监督工作的顺利开展。人工智能技术的有效应用可以促进消防监督工作更加的自动化和智能化。

（3）风险的预测。澳洲的森林大火再次提醒我们，对于火灾进行预防是至关重要的。尽可能减少不必要的火灾以及二次灾害的发生，这样才能保证人们的生命财产安全。在2015年，苏州某消防支队通过整理历年的火灾记录研发了火眼系统，可以对日常的火灾防范和安全监督管理进行有效的指导，对火灾进行有效预防。把机器学习建模和大数据有机结合是对火灾风险预测的主要方式。

结束语

人工智能消防体系结构的建立，使得资源能够有机结合，实现消防体系的智能化、科学化和一体化，把经济财产损失和人员伤亡降到最低。AIFFSA能够对日趋完善的消防监督管理体系进行有效的指导，把消防体系与人工智能有机结合，进而促进消防救援能力提升。不但可以保障救援人员的人身安全，还在很大程度上维护了社会稳定，使得消防管理更加的智能化。

参考文献

[1]侯忠辉,李帅帅,杜渂.人工智能在智能消防系统中的研究与应用[J].电信快报,2021(05):19-24.

[2]康雪峰.人工智能在消防监督管理中的应用探究[J].今日消防,2020,5(09):4-5.

[3]宋群.移动互联网下消防可视指挥系统建设[J].网络安全技术与应用,2017(08):154.