智慧消防發展現狀研究

劉曉薇 雷蕾

摘要：文章指出了我國智慧消防相關規范和標準的不足，分析了國內外關于智慧消防的研究進展并總結了其總體特點。將其從使用者、研究者、技術和應用場景四個角度進行分類，立體化了智慧消防研究現狀。因此，不斷更新建立適應我國智慧消防發展的標準及規范，補充相關理論知識，系統化智慧消防相關研究，對我國智慧消防的發展有重要意義。

關鍵詞：智慧消防;計算機技術;規范;立體化

一、緒論

近年來，傳感技術、云計算、人工智能、虛擬現實、大數據等技術的興起大大推動了人類社會發展。隨之，智能化發展已然成為社會進步的主流方向，在消防領域，“智慧消防”的研究地位亦正在逐年上升，然而，目前智慧消防并沒有具體的理論定義，通常把任何借助先進計算機技術的消防相關研究均劃分為智慧消防，因此，本文通過對國內外相關研究進行分析總結，并基于不同的角度將目前智慧消防研究成果進行分類，將目前智慧消防的發展現狀立體化。

江蘇省借助信息技術建立了城市消防設施聯網監測系統;湖南省利用大數據技術建立了全省統一的“消防數據中心”;遼寧省綜合引入了RFID射頻技術、移動通信、物聯網、視頻識別、大數據等技術，構建了一套信息化指揮體系;上海市將地理信息公共服務平臺接入消防平臺，地理信息公共服務平臺提供大比例尺地形、高分辨率影像服務和三維模型服務，供消防大數據平臺隨時調用等。雖然智慧消防在我國各個地區的消防領域均存在不同程度上的研究與應用，但仍存在諸多問題。首先，信息的數據多為主動采集，有些是關聯共享，有些是融合生成，具有不全面、不客觀的缺點。其次，系統的局域性使各地區信息不互通，無法有效發揮計算機的便捷性，同時也無法形成全面的智慧消防神經網絡。此外，還有工作人員意識缺乏、資金緊張且研究內容基礎等缺點。

自2017年1月19日我國公安部召開“2017年消防工作會議”，大量研究人員投入對智慧消防的研究，與此同時，上海出臺了《消防設施物聯網系統技術標準》、湖北出臺了《無線組網火災報警技術規范》、山東制定了《校園智慧消防系統技術與應用規范》、江西發布了《消防物聯網系統設計施工驗收標準》《城市消防物聯網大數據應用平臺接口規范》及《城市消防物聯網大數據應用平臺物聯設施設備接口規范》等。然而，雖然近年來智慧消防相關的地方標準相繼出臺，但是仍缺乏統一標準對市場進行規范，使國內智慧消防局勢發展雜亂無章，存在安全風險。

二、國外研究現狀分析

D.Garrity，S.Yusuf研究了一種基于人工智能算法的實驗性消防員可穿戴設備，其作用是對穿戴者在環境中的危險溫升率（例如在閃絡前）進行預警，該算法和裝置在英國和美國的兩個受控火災行為訓練環境中進行了多次閃絡試驗，證明了該環境中預測和隨后報警觸發的完整性。

John-Olof等人研究了一款具有數字定位系統的消防鞋，鞋子安裝了傳感器，能夠快速定位消防員位置。

Shadbahr等人使用人工神經網絡（ANN）模型研究了火災后剩余抗壓強度的混凝土剪力墻。采用BAT優化元啟發式算法對網絡參數進行微調。通過與基于粒子群優化（PSO）算法的人工神經網絡和多元線性回歸模型的預測結果進行比較，驗證了基于BAT的人工神經網絡模型的準確性。

Sulova和Arsanjani在Google Earth引擎平臺上研究了一個自動化的、基于云的工作流數據驅動模型。此模型預測了澳大利亞各地火災發生的概率，并確定了2019—2020年夏季澳大利亞野火的潛在驅動因素。

Nembhnani等人研究了利用無人機開發智能火災報警監控與救援系統，可以將范圍內的音頻視頻信息及CO等標志性氣體濃度發送到報警主機，實現智能聯動。

Biswal和Gorai利用陸地遙感衛星（Landsat）數據分析了賈里煤田（Jharia coalfield）2009年至2019年煤火區覆蓋率的變化以及陸地衛星三個波段的數據，即熱紅外（TIR）、近紅外（NIR）和紅色波段，并分別估算了2019年和2009年的地表溫度（LST）。

通過對國外研究的整理，可總結為以下四個方面：（1）以消防員為研究對象的研究內容，如消防員智能防護服、便攜式升溫預警設備、智能防火紡織物等。（2）以計算機技術為研究對象的研究，如基于大數據、人工智能、遙感技術、神經網絡、算法、深度學習、機器學習、視圖挖掘、虛擬現實等。（3）以系統平臺為研究對象的研究，如智能火災應急系統、火災風險預警系統、客車智能破窗系統、火災救援系統等。（4）以機器人為研究對象代替人力進行各類消防工作的研究。可見，國外智慧消防研究中滲入了更為先進且成熟的計算機技術，但是實用性不夠強，這些研究的應用價值在日常消防工作中未充分體現。

三、國內研究現狀分析

近年來，國內對智慧消防的研究極為迅速，研究成果在不斷地快速更新，其內容同樣涵蓋了上述國外研究的內容，甚至更全面、更廣泛。

王培賢研究了基于AR技術的消防頭盔，利用AR技術可以在真實環境中增添虛擬物體和可以進行實時交互的技術特點幫助消防隊員進行滅火救援活動，在快速救援的同時更有效地保護消防隊員的生命安全。

王博崇、劉鳴等人優化了火焰識別技術，利用卷積神經網絡提取火焰的顏色特征、運動特征、幾何特征和紋理特征進而分析火災，從而使此次研究在同類型的火焰識別技術領域中占據一定的優勢。

劉全義、楊鑫等人針對森林火災消防直升機需求預測問題，提出了一種基于改進灰色關聯分析（IGRA）和改進奇異值分解（ISVD）約簡的徑向基函數（RBF）神經網絡預測模型。

金家勝應用最新的窄帶蜂窩物聯網NB-IoT無線傳輸技術，結合中移動推出的OneNET免費物聯網云平臺并配置App客戶端，設計開發了一套基于物聯網技術的消防遠程監控系統。

陳紅亮分析了空間機器人的空間運動方式、消防機器人避障運動特點和過程，探討了避障運動機器人的設計方法，提出了并聯可重構消防機器人概念，即以并聯機器人機構為避障功能關節模塊單元的可重構消防機器人。

上述國內研究涵蓋了國外研究內容，除此之外，國外研究的主要特點是在消防工作中應用不同計算機技術。由于中國多樣化的市場效應，國內研究的內容更明顯的特征是針對不同場景做出不同的智慧消防應用。簡而言之，國外研究主要是在宏觀角度用先進技術解決特定消防問題，國內則從特定場景中應用智慧消防技術，從點到面，以此繪制智慧城市網。表1總結了近年來國內部分不同場景中對智慧消防的研究。

四、智慧消防發展現狀分類分析

在《智慧消防實踐》中，王文利等人將智慧消防分為智慧監控管理、智能樓宇消防系統、數字化滅火救援及智慧消防應急指揮系統四個模塊，涵蓋了整個消防工作的內容，但是書中只是介紹了較為基礎的機械化、數字化的應用，沒有凸顯“智慧”的智能化特征。中國建筑科學研究院建筑防火研究所副所長孫璇將智慧消防分為探測報警技術、自動滅火技術、火災模化技術、區域風險評估及消防員裝備實戰實訓五個方面，將智慧消防工作劃分得更為細致。

筆者從除消防工作角度以外的四個方面總結立體化智慧消防研究現狀。

（一）使用者的角度

根據使用者的不同，關于智慧消防的研究可以從管理人員、救援人員和審查人員三個角度進行分類。管理人員即日常消防工作維保及監管人員所需的應用，如智慧消防管控平臺等;救援人員為火災發生進行救援時所需要的應用，如智能防護服;審查人員即在監管消防工作時所需應用等，如可視化BIM。從這三個適用人群角度出發，有利于智慧消防研究的全面發展。

（二）研究者的角度

根據研究者的不同，研究內容的側重點可以從消防工作人員和計算機技術人員兩個方面進行分類。消防工作人員側重點是為解決研究的消防問題，以計算機技術為工具進行研究;計算機技術人員側重點則是將掌握的計算機技術應用到消防工作中。從這兩個方面著手研究，對計算機技術與消防工作的相互融合有著積極意義。

（三）技術層面

根據在研究中應用到的技術可分為大數據、人工智能、遙感技術、神經網絡、算法、深度學習、機器學習、視圖挖掘、虛擬現實等。由于計算機技術的飛速發展，新技術不斷涌現，將新技術不斷應用到消防研究中提高其工作效率及安全保障，亦是智慧消防發展的有效途徑。

（四）運用場景的角度

根據不同的應用場景，關于智慧消防的研究可以從國家、企業、家庭三個角度進行分類。國家指在國家建設中應用到的研究，如國家電網電纜廊道中所需要的智慧消防技術;企業指維持企業消防安全相關的智慧消防研究，如基于物聯網的智能火災應急系統;家庭指便于家庭安裝的小型救火滅火設備等，如家庭火災報警系統的設計。從這三個場景出發，有助于根據不同情景的需求開展更具適用性的應用研究。

五、結論

我國對于智慧消防的相關研究起步雖晚，但發展迅速，占消防工作總體研究的比例增加極其迅速，各種計算機技術不斷的應用于消防工作研究中，為日常的消防工作帶來了極大的便利，然而正是這種快速的發展，使得相關定義、概念等理論支撐不足，因此智慧消防的發展從理論到實踐均存在大量研究缺口，缺乏系統化研究。

通過對大量國內外關于智慧消防研究的調研分析，發現在大力發展智慧消防的時代背景下，我國相關的標準和規范還不夠完善，加劇了智慧消防在復雜的中國市場中散亂發展形勢。因此，不斷更新建立適應我國智慧消防發展的標準及規范，補充相關理論知識，系統化智慧消防相關研究，對我國智慧消防的發展有重要意義。

參考文獻：

[1]周琦，成乾，李瑜婕，等.智慧消防應用現狀與問題分析[J].武警學院校報，2019（08）：50-54.

[2]GARRITY D J，YUSUF S A.A Predictive Decision-aid Device to Warn Firefighters of Catastrophic Temperature Increases Using an AI-based Time-series Algorithm[J].Safety Science，Elsevier Ltd，2021，138（March）： 1–12.

[3]NILSSON J O，GUPTA A K，HANDEL P.Foot-mounted Inertial Navigation Made Easy[C]//IPIN 2014–2014 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation.2014（October）： 24–29.

[4]SHADBAHR E，AMINNEJAD B，LORK A. Determining Post-fire Residual Compressive Strength of Reinforced Concrete Shear Walls Using the BAT Algorithm[J].Structures， Elsevier Ltd，2021，32（March）： 651–661.

[5]SULOVA A，ARSANJANI J J.Exploratory Analysis of Driving Force of Wildfires in Australia：An Application of Machine Learning within Google Earth Engine[J].Remote Sensing，2021，13（1）： 1–23.

[6]NEMBHNANI J，YADAV A，BISWAS S.Developing an Intelligent Fire Alarming， Monitoring and Rescuing System Using UAV[J].International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences - ISPRS Archives，2020， 43（B4）： 409–414.

[7]BISWAL S S，GORAI A K.Change Detection Analysis in Coverage Area of Coal Fire from 2009 to 2019 in Jharia Coalfield Using Remote Sensing Data[J].International Journal of Remote Sensing，2020，41（24）： 9545–9564.

[8]王培賢.基于AR技術的消防頭盔設計研究[D].石家莊：河北科技大學，2019.

[9]王博崇，劉鳴，陳昱興，等.智能消防裝備中的火焰識別技術[J].今日消防，2021，06（05）：4–5.

[10]劉全義，楊鑫.基于IGRA-ISVD約減和RBF的森林火災消防直升機需求預測模型[J].數學的實踐與 認識，2021，51（04）： 123–132.

[11]金家勝.基于NB_IoT和OneNET云平臺的消防遠程監控系統的研究與實現[D].沈陽：遼寧大學，2020.

[12]陳紅亮.可重構消防機器人機構分析與設計[D].南昌：南昌大學，2009.

[13]方坤，李小軍，孫照付.智慧消防之無線煙感報警系統在雷神山的應用[J].工程應用，2020.

[14]劉宇鵬，郝敬偉.快速實時無線消防監控系統在核電站突發火災隱患中的研究與應用[J].今日消防，2020，05（03）：24-26.

[15]王琴，陳東東，唐瑾.“智慧消防”在鐵路工程的應用與難點探析[J].智能建筑與智慧城市，2020（04）：99–100.

[16]萬倩男.石化消防三維數字化分析與應急演練[D].青島：青島科技大學，2018.

[17]魏聰媛.基于Spring Boot的云南省森林火險預測系統的研建[D].北京：北京林業大學，2020.

[18]閆超.高層建筑火突人員安全疏散仿真分析及對策研究[D].西安：西安科技大學，2020.

[19]胡強棚，曾賢功，朱婷，等.智慧消防在電力企業的落地與實踐[J].數字通信世界，2020（01）：259.

[20]王文利，楊順清.智慧消防實踐[M].北京：人民郵電出版社，2020：2-76.

[21]孫璇.我國消防科技發展現狀及展望[J].安全，2020（02）：1–7.