消防監督工作中人工智能技術運用研究

劉川溥

（慈溪市消防救援大隊，浙江 慈溪 315300）

隨著網絡計算機技術的不斷發展，人工智能技術的應用也越發頻繁，將人工智能技術融入到消防工作中，創新構建智能消防監督系統，不僅能夠加快智慧城市的構建，同時有利于提高消防管理效率。相關研發人員應結合實際的消防監督工作情況及人工技術水平等因素進行調整，不斷優化智能系統的實際應用效果，從而有效提高消防安全保障力度。

1 人工智能技術特點

人工智能技術屬于計算機科學范疇，在實際的應用過程中特點較為鮮明。首先，協同性。能夠與不同行業進行結合，通過利用人工智能技術進行有效的輔助管理，不僅能夠拓寬應用范圍，同時有利于提高工作質量和效率。其次，替代性。在使用人工智能時，能夠通過對控制程序的調整和修改，有效替代相關勞動要素，順利實現替代效應，提高整體的工作效率，同時降低人工成本的投入。最后，創新性。人工智能技術是一種創新能力較強的技術，其能夠通過學習來代替一定程度的腦力工作，在實施過程中不斷優化整體工作質量，同時在工作中進一步對相關領域進行深度開發與拓展，促進行業進一步發展。

2 加強消防監督的重要性

火災是一種危害性較大的事故類型，其受到環境因素影響，可能會造成較大的生命財產損失，為避免受到火災影響，應加強對消防監督工作的重視，及時發現火災隱患并進行處理，避免火災發生或擴大，造成更大的損失。將人工智能技術應用在消防監督管理過程中，有利于提高消防監督效果和覆蓋范圍，通過布置相關的監控網絡，能夠對監管區域進行實時監控，并智能識別其中的安全隱患，在發生火災時第一時間報警，提高火災監管效果，同時減少人工成本的投入，進一步提供防火效果。

3 智能消防監督系統的應用現狀

現代化背景下，智能消防監督系統的應用越發普遍，通過將人工智能技術與消防監督體系進行結合，構建新型的智能消防系統。監督時，利用圖像識別等方式進行信息采集，借助軟件和算法進行判斷和識別，從而進一步了解其中存在的消防隱患，提高消防監督工作的實際效率。但在智能消防監督系統應用過程中仍存在一定的發展瓶頸[1]。一方面，從技術角度來看。人工智能技術需要加強與消防體系的進一步結合，目前在圖像識別方面仍存在一定的不足之處，在對危險源進行識別時可能存在一定的誤差，影響系統的監督效果。同時當前智能消防監督系統的監控范圍仍存在一定的限制，應通過恰當的方式進行優化調整，提高監控覆蓋范圍。另一方面，在實際應用上，目前智能消防監督機制仍存在不夠完善的情況，不利于提高監督管理效果。此外，在火災處理完畢后需要結合實際情況給出相應的火災事故認定報告，但由于對現場火災情況了解不足，會對火災故障原因的判斷產生影響，不利于提高整體管理效果。

4 消防監督工作中人工智能技術的應用

4.1 危險源目標檢測技術

通過使用危險源目標檢測技術，自動分析和識別危險源情況，實現對監控范圍危險源的識別和警報，便于及時發現危險隱患，提高安全管理效果。該技術主要利用人工神經網絡以及目標檢測算法，對危險源進行計算和分析，通過學習進一步了解危險源的實際情況，便于后續的應用和檢測。在構建危險源目標檢測模型時，需要創建相應的數據庫，收集危險源目標的相關數據。

4.1.1 數據收集與處理

為了向危險源檢測系統提供更多的數據，需要對相關的實驗數據進行收集，并將其進行初步處理，使其保持標準格式和狀態，便于識別和處理。危險源相關數據的標注量相對較大，并且多為場景較為單一的環境，不同拍攝設備的分辨率存在較大的差異，導致在進行數據歸檔時，可能存在一定的難度。因此，在進行收集和處理時，需要對不同拍攝圖像進行分類和處理，將其轉化為相同大小的圖片集，并對其進行標記，最后進行腳本的編寫。圖片的收集主要為了開發與提升視覺識別能力，相關人員應對危險源情況進行記錄和分析，從而提高整體的識別和管理效果[2]。

通過網絡收集和數據庫分析的方法，對常見的可能造成火災的物品進行標記，并根據物品危險性進行等級標記，以便后續進行物品的識別和分類。如對電器進行標記時，普通電飯鍋及電壓力鍋均屬于該類型，但實際的危險系數不同。通過對數據進行標記處理，形成相應的標簽，以便后續進行分類和檢測。

4.1.2 目標檢測模型構建

在構建模型前，需要進行數據的預處理。在數據庫的基礎上，設置超參數和數據集等，達到數據增強的效果。使用Cut Mix或Mix Up等方法對數據進行處理和增強，使數據能夠達到更為理想的識別狀態。

在構建模型時，應設置危險源目標檢測損失函數，利用函數計算危險源目標的變化情況。該函數主要分為3個組成部分。其一，預測框回歸損失函數。在計算的過程中，需要根據預測框的邊長和重心坐標等數據進行計算，使用公式進行表示

式中：LCIoU為損失定義；IoU為忽視變量聯系情況下的損失情況；RCIoU為在IoU的基礎上增加懲罰項后的數據。懲罰項的計算公式為

式中：ρ為計算歐式距離的函數；b為預測中心的坐標;bgt為真值框的中心點坐標；c為預測框與真值框的對角線長度；a和v為對長寬比的懲罰項。

其二，置信度損失函數。在進行計算時，可使用公式

其三，分類損失函數。在計算分類損失時使用公式

式中：Lclass為分類誤差預測框中輸入數值的類別概率為類概率的真實值。

因此在對整體的目標損失函數進行計算時，使用公式進行計算

式中：L（bbox）為最終損失函數；LCIoU為預測框損失函數；lobj為有目標的置信度損失函數；lnobbj為無目標的置信度損失函數；Lclass為分類損失函數。

通過設定相應的函數來進行功能模塊的構建，借助數據模型分析的方式對危險源目標進行識別和分析，提高目標的識別效果[3]。將功能模塊函數進行組合，并構建相應的檢測模型，能夠按照檢測的要求識別目標物體的危險性。為提高模型的識別效果，需要對系統進行調試，為其提供足夠的數據進行深度學習，進一步提高識別精準度和識別效率。定期對模型的使用情況進行分析，并利用模型進行合理實驗測試，結合測試結果進行改進，使系統能夠更加精準鎖定危險物，并進行標記和提醒，在出現火災情況時，及時進行上報處理。

4.2 智能消防物聯網系統構建

智能消防系統與物聯網系統進行結合，形成智慧消防物聯網系統，有利于進一步提升對環境的監控效果，同時借助物聯網平臺，能夠更快地發現火災并進行報警，為消防單位提供區域范圍內的消防設備和消防通道，以提高整體火災搶救的效率，降低火災帶來的影響和破壞。在系統構建過程中，需要對智能計算技術進行優化，借助大數據和云計算等功能，構建消防物聯網的數據庫和系統功能，進一步優化整體的功能控制效果，使其在火災的預防和控制方面發揮相應的作用。

物聯網中的關鍵技術包括：信號識別、傳感技術和無線網技術等，能夠借助不同類型的網絡實現通信連接，如常見的Wi-Fi、藍牙等，借助網絡形成相應的廣域網，在物聯網的基礎上與消防工作進行結合，形成智慧消防物聯網系統，進一步提高物聯網的實際應用效果。在物聯網的基礎上進一步融合人工智能技術和消防工作，構建完善的智能消防監督系統。

首先，應對系統需求進行分析。智能消防監督系統應用過程中，需要擴大監督范圍，并對范圍內的設備信息與狀態及環境相關數據進行準確的識別和收集，由系統對數據進行分析，從而得到相關的火災發生相關數據。根據數據進行合理推斷，充分發揮消防系統的實際作用[4]。由于消防監督工作較為復雜，在對中心功能模塊進行分析時，需要構建相應的智能網絡平臺結構，對相關的消防工作進行調控，一方面，提高城市火災的預防能力，加強對生命財產安全的保障；另一方面，通過物聯網對城市火災情況進行監督，連接報警系統進行自動報警，同時與消防設施和交通線路進行連接，為消防人員提供準確的指揮，提高消防工作完成效率，進一步發揮智慧城市的實際功能與作用。

其次，構建系統結構。智能消防物聯網系統主體部分應為二級監督框架結構，其中一級結構由各類服務器組成，服務器與物聯網進行連接，借助物聯網的連接效果提高信息傳輸效率，同時擴大監督范圍。二級結構主要為消防部門，在消防部門中包含報警系統終端，以及相應的智能管理平臺。通過平臺對上報的信息進行準確的處理，提高信息管理效率，如圖1所示。

圖1 監控中心聯網結構

在使用智能消防物聯網系統時，需要在監督范圍內設置相應的服務器，并與物聯網進行結合，對監控范圍內的數據進行收集和上傳，有專門的監控系統對數據進行分析。按照不同功能需求，對上傳的信息進行分類處理，如識別火災時直接報警，并通過聯網為救援人員提供路線；識別消防設施狀態故障時，進行圖片提取并上傳到相應的部門，由專門的部門進行維修處理；在火災撲滅后，能夠根據云儲存中的監控情況進行詳細分析和判斷。

最后，智能消防物聯網系統的實現。為使該系統功能能夠更好地實現，需要搭建相應的服務器云端平臺，同時構建相應的APP，并將智能平臺系統與物聯網服務器結合，從而實現信息的共享，并利用物聯網實施環境監控和信息傳輸，完成對區域內范圍的監控和管理。在不同區域的監控點中設置不同級別的監控子系統，便于提高對監控數據的管理效果[5]。處理完畢后的監控數據，若存在問題應按照故障情況給出相應的應對策略，并回傳到相應部門。

5 提高人工智能技術應用效果的措施

5.1 構建完善的消防監督機制

將人工智能技術與消防監督工作充分融合，構建智能消防監督系統，有利于提高消防工作的實際效率，同時有效推動智慧城市的建設。為使系統的使用效果得到進一步提升，應結合實際情況，制定完善的消防監督管理機制，充分識別和發揮人工智能技術的優勢，提高消防監督工作的實踐效果。相關管理人員應以消防監督工作相關的要求與規定為基礎，結合實際的工作情況制定相應的工作體系，由人工智能技術代替傳統的人工監督，提高監督質量和效率，同時減少人工成本的消耗。此外，為確保人工智能技術能充分地為消防工作服務，應結合標準化操控方式制定相應的責任管理制度，在不同區域中設置相應的責任人，由責任人進行管理，保障區域功能的正常應用。在此基礎上針對技術人員和系統管理人員制定相應的獎懲措施，提高員工的工作積極性，同時優化管理效果。

5.2 加強人工智能技術的研發

當前人工智能技術的應用較多，但在實際的應用過程中仍存在一定的粗放情況，未能完全發揮出人工智能技術的全部優勢。因此，相關人員應加強對人工智能技術的研究與發展，針對目前技術使用不足之處進行深度的研發分析，進一步提升技術的實際應用效果。如在對危險源目標進行數據處理時，只能對圖像表面的數據進行識別和分析，無法做到更深一步的識別和分析，從而影響數據的使用效果。在進行深度研究時，可以向數據的提取和賦能等方面進行發展，通過多種方式對數據進行分析，消除原始數據中的誤差，提高信息識別的精準度，從而加強對環境中危險物品的識別精準度，提高消防監督的準確性。

此外，應加強人工智能的推演分析能力，借助相關的數據情況對區域火災發生概率進行詳細分析，以圖標的方式顯示在屏幕中，便于管理人員進一步識別和分析。如利用物聯網進行大范圍掃描監督，并利用系統對危險源進行識別和標記，利用人工智能技術進行推演和分析，了解該區域發生火災的概率，管理人員根據推演結果到現場處理火災安全隱患，降低火災發生概率。

5.3 提高火災事故認定的管理

火災事故認定是消防管理中的重要部分，通過對火災事故的調查和分析，了解火災發生的原因、燃燒損失及撲滅情況，利用系統進行標準評定，從而給出相應的處理建議，或幫助管理人員完善認定報告，以便后續借助報告進行查漏補缺，優化管理機制。

6 結束語

綜上所述，在將消防監督工作與人工智能技術進行結合時，通過相應的計算與構建，形成智能消防物聯網系統，進一步加強對環境的識別和監督效果，同時強化消防工作完成質量。消防部門應加快引進該系統，同時提高消防人員的接受能力和工作水平，不斷提供對系統的使用效果，借助系統提高消防預警和消防態勢推演以及消防管理決策等方面的內容，確保消防工作能夠有效推進，從而保障城市安全。