人工智能技術在消防監督工作中的探析

福建福州市晉安公安消防大隊 游靜蘭 吳 甦

人工智能技術在消防監督工作中的探析

福建福州市晉安公安消防大隊 游靜蘭 吳 甦

在當前整個消防工作開展過程中，消防監督工作屬于重要組成部分，并且也已經成為必要任務，可為消防工作的較好開展提供保障。在實際消防監督工作過程中，人工智能技術的應用可使消防監督夠工作水平得以提升，可使消防監督逐漸實踐智能化及自動化，在此基礎上也就能夠更好保證消防工作的有效開展。本文主要以人工神經網絡的應用為代表進行分析。

消防監督；人工智能技術；應用

在現代消防監督工作實際開展過程中，現代化科學技術及手段的應用已經成為必要任務及必然發展趨勢，同時也是提升消防監督工作質量的重要途徑及方法。就消防監督工作開展實際情況而言，人工智能技術屬于應用較廣泛及具有較大作用的一種現代化科學技術，具有較高實用價值。而人工神經網絡屬于人工智能技術中常見的一種，在消防監督中有著較理想應用，因而消防監督工作人員應當將人工神經網絡應用較好掌握。

1.人工智能技術概述

人工智能技術屬于一種現代化新型科學技術，其全稱為Artificial Intelligence，該技術在社會發展中涉及很多方面內容，可進行研究、擴展延伸及對人類智能進行模擬。通常情況下，對人工智能技術這一概念主要從兩個方面入手理解，即人工與智能，然而，由于當前人們對于自身智能認識仍舊比較有限，對于人工智能定義也就很難保證全面。就當前實際情況而言，社會上各個方面對于人工智能定義仍缺乏統一認識，然而在社會上很多行業及領域內人工智能均得到十分廣泛的應用，對人們日常生活及科學技術發展均起到很大推動作用。總體而言，人工智能及數在研究及實際應用過程中的目的主要就是利用機器幫助人們智能化完成相關工作。在當前社會及時代不斷發展的基礎上，人工智能技術的研究及應用范圍也越來越廣泛，和很多專業及學科均實現結合，其功能及作用也逐漸得以更好發揮。

2.人工智能核心技術

2.1 數據挖掘及學習

在日常生活及工作過程中，有些情況下需要對大量數據實行深度挖掘及處理，使不同數據之間存在的聯系更加明晰，通常這種情況下便需要對人工智能中重要分支進行應用，即機器學習。所謂機器學習主要就是研究如何通過計算機的應用對人類學習活動進行模擬，以人工神經網絡為基礎而開展的深度學習在目前已經有著十分廣泛的應用，由于神經網絡具備分布式計算性能、多神經元及多層深度反饋調整等方面優勢，才能夠保證較好分析并且計算大量數據，通過數據訓練可使模型得以形成。另外，其具備自主學習特點，因而在智能關聯大量搜索中十分適用。

2.2 知識及數據智能處理

在知識處理方面，應用較多的技術就是專家系統，其將普通思維方法的探討轉變成為利用專門知識對專門問題進行求解，從而使人工智能方面研究實現較大突破，可由單純理論研究轉變成為實際應用。對于專家系統而言，其可作為計算機智能程序系統，而該系統中具備專門一類知識，其能夠對特定領域內專業所提供專門知識及經驗進行利用，并且可對人工智能中相關推理技術進行利用，在此基礎上可對各種比較復雜的問題進行求解及模擬，從而使問題得以較好解決。

2.3 人機交互技術

在人機交互過程中，所應用的主要就是模擬識別計算與機器人學。其中，機器人的作用主要就是對人們行為進行模擬，在現代社會智能化法扎過程中屬于比較先進的一種技術。而對于人工智能中所研究識別模式而言，其所指的就是利用計算機幫助人們或者代替人們進行感知的相關模式，其研究對象主要為計算機模式識別系統，具體而言就是計算機系統能夠模擬人類感覺器官，從而對外界事物能夠具備各種相關感知能力，在此基礎上使其作用及功能得以更好發揮。

3.當前消防監督工作開展中存在的相關問題

3.1 主觀因素導致消防監督工作中存在問題

在當前消防監督工作過程中，有些領導干部對于消防監督工作未能夠充分了解，缺乏相關安全意識，在實際工作過程中缺乏充分力度，對于消防監督過程建設也缺乏重視。隨著現代社會不斷發展，國家政府對于消防監督工作也越來越強調，越來越重視，然而很多地方政府領導仍舊有僥幸心理存在，很多工作人員均認為火災并不容易發生，然而一旦出現火災將會造成嚴重損失及危害。尤其在一些人員較密集的公共場所，比如學校等，一旦有火災發生，不但會導致出現嚴重經濟損失，并且還會造成嚴重人員傷亡，因而在消防監督工作中加強注意意識也就十分必要。

3.2 客觀因素導致消防監督工作中存在問題

在實際消防監督工作過程中，消防技術規范屬于指導大綱，然而，當前消防技術規范仍未完善，有些項目工程在實際建設過程中安全條件比較差，其結構布局與消防建設相關要求不符，建筑消防安全條件較差，從而導致有很大消防安全隱患存在。另外，在建筑消防建設過程中，有些建筑單位在未得到消防監督部門核實情況下，便私自改變消防設備，消防設備移動及挪用均未向消防監督部門請示，很多消防設備設置及擺放均缺乏合理性，往往都在消防監督部門發現之后才實行整改，這必然會導致消防安全隱患存在。所以，在當前消防監督工作過程中，現代化人工智能技術進行應用也就十分必要，可保證消防監督工作取得更加理想的效果。下面以人工神經網絡的應用為例進行分析。

4.在消防監督工作中人工神經網絡的應用

4.1 人工神經網絡概述

對于人工神經網絡而言，其屬于對人腦神經元進行仿真而得到的，可將其作為理論化的一個數學模型對待，依據一定權重大量處理單元之間相互連接使神經網絡得以構成，其屬于非線性自適應系統。對于人工神經網絡而言，其屬于非線性有向圖，圖中含有加權邊，其能夠通過權大小的改變對各種模式進行存放，同時能夠由不完整及未知輸入中找出相關模式。在實際應用過程中，人工神經網絡主要分為兩個階段，分別為學習階段及使用階段，具體而言就是神經網絡首先需要進行學習，并且通過學習對自身神經元之間連接權重不斷進行修正，最終保證能夠與不同應用需求相符合，進而也能夠將各種問題較好解決[1-2]。

4.2 人工神經網絡基本特點

人工神經網絡屬于當前人工智能技術的前沿研究，在很多領域內均有著十分廣泛的應用，并且均得到比較理想的效果。對于人工神經網絡而言，其在實際應用過程中表現出十分明顯的特點，具體而言，其特點包括以下幾點。

首先，人工神經網絡具有非線性特點。對于人工神經網絡的非線性特點而言，在屬于大自然中最為常見的一種特點，在數學上人工神經元表現為非線性關系，對于這種閾值神經元所構成網絡而言，其在實際使用過程中表現出更加理想的性能，可使容錯性及存儲容量得以有效提升。其次，人工神經網絡具有非局限性特點，對于人工神經網絡而言，其不同單元之間連接能夠對大腦進行模擬，可使整個網絡實現廣泛連接，在此基礎上也就能夠使其更好進行工作。第三，人工神經網絡具有非常定性特點，這一點所指的就是人工神經網絡具有較強自適應能力、自組織能力及自學習能力。第四，人工神經網絡具有非凸性特點，這一特點所指的就是系統具備較多穩定平衡態，這一特點也導致系統變化存在多樣性特點。另外，對于人工神經網絡而言，其在實際應用中具有三個方面優點，其一，人工神經網絡具備自學習功能，比如在實現圖像識別方面，只需在人工神經網絡輸入不同圖像樣板及對應應識別結果，則人工神經網絡便能夠通過自學習功能，逐漸能夠對類似圖像進行識別，這在預測方面具有十分重要的作用及意義。其二，人工神經網絡具有聯想存儲功能，利用人工神經網絡中的反饋網絡便能夠使該聯想得以實現。其三，人工神經網絡具有較強能力快速找出優化解，在尋找復雜問題優化解方面，其所需計算量通常都比較大，在應用反饋型人工神經網絡的基礎上，可使計算機高速運算能力得以發揮，從而可較快找出優化解，將問題較好較快解決[2-3]。

4.3 在消防監督工作中人工神經網絡的應用

4．3．1 在重大火災隱患認定中人工神經網絡的應用

在重大火災隱患認定方面，對于人工神經網絡的應用而言，其優點主要包括兩個方面，一方面而言，在應用人工神經網絡的基礎上，可使人力資源成本得以較大程度節約，可不必每次進行認證均需要召集專家組；另一方面而言，在利用人工神經網絡的基礎上，可構建地區級別的重大火災隱患認定標準。在重大火災隱患認定方面，在應用人工神經網絡的基礎上之所以能夠使人力成本得以節約，其主要就是因為對于涉及比較復雜及疑難技術問題的一些重大火災隱患，通常情況下在認定時均需要組織相關專家組實行論證，其人力成本相對而言也就比較高。人工神經網絡具有自我學習特點，首先可由專家對其實行學習指導，在學習指導之后人工神經網絡也就具備一定能力，可代替專家將工作獨立完成，因而可使人力成本得以較大程度節約。此外，在構建重大火災隱患認定標準方面。由于我國國土面積比較大，不同地區經濟發展水平存在較大差異，而火災發生與經濟發展程度之間存在密切關系，因而火災隱患與地區實際情況之間也存在密切關系，在火災隱患認定方面，所制定全國統一認定標準和地區經濟發展不平衡之間也必然存在一定矛盾，而利用人工神經網絡可使這一問題得以較好解決。首先，可將專家組對于火災隱患認定相關情況當作樣本，使人工神經網絡對該樣本進行學習，在學習完成之后，人工神經網絡便能能夠依據本地認定標準判定重大火災隱患，在此基礎上也就能夠保證火災隱患認定更加符合地區標準。

4．3．2 消防竣工驗收中人工神經網絡的應用

在建筑工程實際建設過程中，對于消防竣工驗收合格判定工作而言，可將其作為評判條件及評判結果兩者之間非線性關系問題的解決。在當前形勢下，其具體做法就是對各種判定條件實行合格性判斷，在此基礎上與不同判定條件重要程度相結合，從而對整體工程進行合格性判定。對于這種判斷方法而言，其所得出結論仍以判定條件及判定結果之間所表現線性關系為基礎。然而，在實際情況而言，由于判定條件權重關系比較復雜，并且其數量比較多，因而很難找出明確線性關系使兩者之間關系得以較好反映。而通過對人工神經網絡進行合理應用，可使這一問題得以較好節約，這主要是因為神經網絡比較善于解決非線性問題，因而可將模擬判定條件及判定結果當作樣本，使神經網絡實行學習，學習及自我調整的基礎上，可將適當連接權重得出，最終也就能夠使這一問題得到較好解決，使消防竣工驗收工作效率及工作質量均能夠得以有效提升，使其得以更好發展[3-4]。

5.在消防監督工作中加強人工智能技術應用的有效途徑及策略

5.1 進一步完善消防監督工作機制

在消防監督工作過程，在保證具備完善消防監督工作機制的基礎上，才能夠保證各個方面工作均得以較好開展，使相關技術手段均得以較好應用，所以，在消防監督實際工作過程中，為能夠更好應用人工智能技術，一項必要任務就是構建完善工作機制。在實際工作過程中，消防監督機構相關領導及工作人員應當清楚認識消防監督工作現狀，結合實際工作情況，制定科學合理工作制度，從而為消防監督工作的更好開展提供理論依據。另外，應當積極落實消防監督責任制度，對于消防監督工作人員的責任應當進一步落實，使其能夠明確自身職責，在實際工作過程總也就能夠執行，保證消防監督工作取得更加理想的成果。此外，在人工智能技術應用方面，應當制定合理利用規范及制度，從而對消防監督工作人員進行更好指導，使其能夠更好應用這一現代技術，以保證人工智能技術在實際消防監督工作中發揮更加理想的作用，使其取得更加理想的應用效果，促進消防監督工作進一步發展。

5.2 加強人工智能設備建設

在消防監督工作過程中，對于人工智能技術的應用而言，其需要以人工智能設備為基礎，在保證具備人工智能設備的前提下，才能夠使人工智能技術得以更加理想的應用，所以，加強人工智能設備建設也就十分必要。在消防監督工作開展過程中，消防監督部門領導應當對人工智能技術應用加強重視，在人工智能設備建設方面加大投入力度，對相關人工智能主設備加強建設，從而為人工智能技術的更好應用奠定理想的基礎條件，保證人工智能技術的應用能夠發揮出更加理想的作用，在此基礎上保證消防監督工作能夠得到更加滿意的效果。另外，消防監督機構應當積極購進各種相關人工智能設備及軟件，并且在實際消防監督工作中對其充分合理應用，為更好開展消防監督工作提供較好硬件資源。

5.3 強化消防監督工作人員素質

在消防監督工作過程中，消防監督工作人員屬于主要執行人員，相關技術應用及各項工作開展均需消防監督工作人員執行，因而保證消防建筑工作人員素質及能力也就十分必要，在此基礎上才能夠保證其對相關現代化技術及手段進行運用。在消防監督工作實際開展過程中，消防監督機構應當對消防監督工作人員情況加強了解，依據其實際情況對其開展教育培訓工作，從而使其水平及素質能夠得以提升。在實際教育培訓過程中，應當將人工智能技術應用相關知識作為重點培訓內容，使消防工作人員能夠對該技術加強了解及認識，從而在消防監督工作開展過程中更好應用該技術，使消防監督工作效率及質量得以提升。促進其更好發展[5-6]。

6.結語

在當前消防監督工作過程中，人工神經元表現出越來越明顯的優勢及作用，在提升消防監督工作方面具有重要價值及意義。隨著當前社會科學技術不斷發展，必然會有越來越多的人工智能技術在消防監督工作中得到廣泛應用，因而消防監督工作人員應當不斷加強學習，了解各種人工智能技術，在此基礎上才能夠保證人工智能技術的消防監督工作中得到更加理想的應用效果，也就能夠保證消防監督工作得以更好開展，使消防安全得到更好保障。

[1]曾麗霞．消防物聯網安全監督技術應用研究[J]．中國新技術新產品,2017,(12):23-24．

[2]李杰輝,曹柳． 智能化企業消防監督檢查管理系統的研發與設計[J]．消防技術與產品信息,2016,(11):91-94．

[3]許淼華．人工智能技術在智能建筑中的應用探討[J]．中國戰略新興產業,2017,(12):37．

[4]孟和巴雅爾．談人工智能技術[J]．赤峰學院學報(自然科學版),2012,(05):29-30．

[5]楊明東． 基于人工智能技術的消防監督工作初探[J]．消防界(電子版),2016,(05):25．

[6]劉卓洋．將人工智能應用于消防安全監督工作的探討[J]．中國公共安全(學術版),2012,(02):124-125．

游靜蘭（1984-），女，福建平潭人，11級助理工程師，研究方向：消防監督。