關于人工智能在消防監督管理中的應用前景

奚洪國

摘要：消防監督管理是指消防執法人員被管理工作人員依法行使職權的一種監管行為，兩者都是消防執法中非常重要的兩個組成內容，兩者的最終目的都是為了能夠更好的處理火災隱患，使人們更安全的生活。而在整個消防工作中，消防監督管理已經成了重點工作內容，能夠為消防工作提供重要的基礎保證，而在消防監督管理中運用人工智能技術可以促使消防監督管理水平有效提升，還可以使得消防監督管理逐漸實現自動化以及智能化。

關鍵詞：人工智能;消防監督管理;應用前景

1 引言

當前，在消防監督管理中融入現代化人工智能技術已經成為必要的發展趨勢，同時也是促使消防監督管理工作質量有效提升的重要途徑。根據現如今消防監督管理實際工作情況來看，人工智能的運用擁有廣泛的空間，能夠為消防監督管理工作帶來一定程度上的現實意義，同時具有非常高的運用價值。基于此，本篇文章將針對在消防監督管理中能夠運用到的人工技能技術進行探究，并分析其應用前景。

2 在消防監督管理中能夠運用到的人工智能技術探究

2.1人工神經網絡的概述

人工智能技術是現代化重要科學技術之一，并且人工智能技術在社會領域中的應用十分普遍，其中人工神經網絡是其重要的一個分支技術形式。人工神經網絡更加實用于非線性問題，并且被廣泛的運用到控制以及智能等等諸多領域中。但是針對于消防監督管理來說，人工智能技術還較為陌生。人工神經網絡的由來是以腦神經元仿真而來，進而建立的一種簡單的模型，并且采取不同的連接方式組成了不同的網絡形式。人工神經網絡在工程界以及學術界又被稱之為神經網絡，而神經網絡屬于運算模型，是根據大量的節點之間有效連接進行構成，而在這個過程中每一個節點都意味著特殊的輸出函數，并且兩個節點之間的相互連接都意味著連接信號的加權值，而這種現象可以認作為人工神經網絡的記憶系統。另外，在人工神經網絡中被劃分為學習以及使用兩個系統階段。簡單來說，人工神經網絡首先要通過學習階段，然后根據學習的實際狀況將連接之間的加權值不斷的改正，進而使其符合運用要求。

2.2人工神經網絡的特點以及特征

在消防監督管理中人工神經網絡具有良好的運用前景以及研究市場，并且在人工神經網絡中還存在著諸多的特征，這些特征在運用的過程中能夠發揮極大的作用價值。首先，人工神經網絡的特征。第一個特征就是它的非線性，非線性是生活當中最為普遍的一種形式，與人們的大腦活動具有相同特點，而非線性特征能夠提升人工神經網絡的容錯性以及儲存量。其二，非局限性。在人工神經網絡中是模擬了各個單元之間的相互連接，進而達到了仿真大腦的效果，而這種情況下就意味著人工神經系統能夠更為廣泛的連接到整方面的網絡中，進而實現更好的工作。其三，非常定性。在人工智能網絡中具有自學能力特征以及自組織能力特征、自適應能力特征。另外，在人工神經網絡中還具備以下幾個特點。首先，強大的學習功能。簡單來說，只要將知識輸入到人工神經網絡中，那么這種情況下網絡就會通過強大的學習功能，進而學會這種知識。而強大的學習功能在防火監督管理中具有預測的現實運用意義。其次，具有優秀的高速優化解能力。簡單來說，在尋找一項問題的優化解時，通常情況下都要進行大量的運算，而在運用人工神經網絡的過程中，人工神經網絡系統能夠發揮極大高速運算能力，進而能夠更加快速的找到這個問題的優化解。

2.3人工智能消防系統

在現如今時代背景下，時代的發展趨向數字化，而在智能化的影響下，消防監督管理工作已經不能夠滿足與現如今社會的需求，因此人工智能消防系統的研發十分重要。人工智能消防系統就是指將定位系統、地理信息系統、全球移動通信系統以及計算機、網絡等等現代化的高新技術融為一身的人工智能消防無線報警網絡服務系統。這種系統能夠有效解決電信、建筑以及供電等等公共設施建設的協調發展問題。在消防監督管理中運用人工智能消防系統能夠有效改變以往滯后的報警以及出警方式，實現了自動化、科技化。并且有效的減少中間環節，使得消防監督管理工作更加高效，還能夠使得人員以及工作人員的安全得到更大的保障[1]。

3 在消防監督管理中運用人工智能技術的前景

3.1人工智能消防系統的應用能夠實現防與消結合

消防監督管理工作的意義重大，既能夠有效實現防火，又能夠為在火災發生時提供重要保障，因此應積極在消防監督管理工作中應用人工智能技術。不僅能夠有效提升監督管理能力，還能夠實現防與消的有效結合。在消防監督管理領域中對于人工智能技術擁有更高的要求，而在人工智能消防系統中所擁有的實時監控系統、跟蹤功能、反映情況功能等等特點正好是消防監督管理工作中需要運用到的技術形式。在運用人工智能消防系統的過程中需要運用到第三方運營服務系統，而這種情況下，通過第三方運營服務系統的大數據平臺以及在線檢測等等能夠使得消防監督管理工作人員實現預警監測、險情預警等等，能極大程度上提升工作效率，有效保障消防工作人員的人身安全[2]。另外，當某地區出現火災時，傳感器就會在第一時間檢測到報警信息，而人工智能消防系統能夠快速將火災的具體信息以及報警信息等等傳輸給消防單位，并且在這個過程中人工智能消防系統能夠對中心系統進行控制，進而控制各種消防電氣聯動，阻止火勢繼續蔓延，這種情況下能夠盡最大程度降低火災帶來的損失，同時為救援人員創造更多的救援空間。由此可看，在防火監督管理中運用人工智能消防系統是必要的應用趨勢，同時加強人工智能消防系統研究使其更好的服務于防火監督管理工作是重要發展前景。

3.2能夠更好的進行重災認定

通常情況下，在重大火災來臨時，都要先對火災的程度進行認定，那么這種情況下不僅僅消耗過多的人力資源，還使得消防工作人員的工作效率有所降低，并且在針對難度較大的火災現象來說，還需要更專業的專家來進行認定，這很大程度上使得消防人員的工作進度變慢。如果將人工神經網絡運用到重大火災的認定工作中，那么人工神經系統就能夠使得認定工作效率有效增加，不僅達到更快，還能夠更加準確，這樣能夠有效的提升消防工作人員的工作效率，保證消防工作進度，同時還能夠確保救災工作能夠順利進行。那么在真正運用到重大火災認定工作之前，可以在人工神經網絡中輸入專家的專業性認定方式，這樣就能夠運用到實際火災認定工作中，還能夠使得認定更加具備專業性。由此可見，人工神經網絡在重大火災認定工作中具有非常大的優勢，因此，在今后的重點火災認定工作中，人工神經網絡的運用會更加普遍，能夠使得防火監督管理工作質量以及工作效率有效提升[3]。

3.3能夠解決消防竣工驗收問題

在以往的工程消防竣工驗收過程中，一般情況下都是運用非此即彼的形式進行，簡單來說當工程消防質量達到國家標準之后，就為合格，相反如果工程消防質量沒有達到國家的標準那么就視為不合格。在這個判斷合格與非合格的過程中其實就是解決判定條件與判定結果的非線性關系問題。但是在實際工程消防驗收的環節中往往都會因為各種各樣的問題而導致判斷效果偏差，也就是說在驗收的過程中判定的條件較為復雜，并且在數量上也存在偏多現象，非常難找到一個線性的關系來反映判定條件以及判定結果的非線性關系問題。而面對這一現象，通過人工神經網絡就能夠很好的解決這一問題。在實施判定之前，可以將判定的條件以及判定的結果作為資源讓人工神經網絡進行學習過程，這種情況下人工神經網絡就能夠通過學習進行自我調整，進而能夠得出作為合理以及合適的連接權重，最終在實際運用到工程下方竣工驗收環節時能夠有效的解決這一問題，并且還能夠使得驗收獲得更加準確的數據，進而保證工程的整體質量，而保證工程整體質量也就意味著能夠使得人們的生命安全得到保障，因此，在工程消防竣工驗收環節中運用人工神經網絡具有十分重要的現實意義。根據以上情況能夠看出，在工程消防竣工驗收環節中應用人工神經網絡系統能夠使得防火監督管理水平有效提升。

4 結語

人工智能技術對于消防監督管理來說是新型應用趨勢，并且能夠在消防監督管理工作中發揮更大的優勢以及更大的作用價值。隨著科技水平的不斷發展，不久之后，人工智能技術將廣泛的運用到消防監督管理工作中，確保消防監督管理工作緊跟時代的發展，同時為人們的安全生活提供更好的保障。

參考文獻：

[1] 林銘.高層建筑消防隱患分析與防火監督管理[J].建設科 技，2017，（19）：138.

[2] 李子君.淺談提高賓館防火監督管理的措施[J].科技創新與應用，2017，（05）：249.

[3] 田思華.室內裝飾消防安全隱患與防火監督管理研究[J].消防界（電子版），2016，（06）：109.