人工智能助力消防預防與預測

摘要：火災是一種破壞性極強的自然災害，且具有突發性、難以預測性。基于火災的各種復雜因素，消防部門必須在發現火災之前預測出危險。近年來，人工智能和物聯網技術在消防行業中的應用日益普及，其應用范圍也從火災預防逐漸擴展到火災預測、滅火等方面。通過使用人工智能（ArtificialIntelligence，AI）技術，消防部門可以通過將信息輸入計算機系統并在火災發生之前預測出危險來提高安全性。基于此，將從以下幾個方面出發（？？），詳細闡述人工智能助力消防預防與預測策略，以期能夠為相關從業人員提供一些必要的參考。

關鍵詞：人工智能消防預防預測方法助力策略

中圖分類號：TU998

HelpingFirePreventionandPredictionbyArtificialIntelligence

ZHANGWei

PythonMountainLienSecurityCenter，BeijingMunicipalSupervisoryCommission，Beijing，102200China

Abstract：Fireisaverydestructivenaturaldisasterandhassuddenandunpredictablecharacteristics.Basedonthevariouscomplexfactorsoffire，firedepartmentsmustpredictdangerbeforediscoveringfire.Inrecentyears，theapplicationofartificialintelligence（AI）andInternetofThingstechnologiesinthefireprotectionindustryhasbecomeincreasinglypopular，andthescopeoftheirapplicationhasgraduallyexpandedfromfirepreventiontofireprediction，firefightingandother aspects.ByusingAItechnology，firedepartmentscanimprovesafetybyinputtinginformationintoacomputersystemandpredictinghazardsbeforefireoccurs.Basedonthis，thispaperwill（startfromfollowingaspects，and）elaborateonthestrategyofassistingfirepreventionandpredictionbyAI，inordertoprovidesomenecessaryreferencesforrelevantpractitioners.

KeyWords：Artificialintelligence;Fireprevention;Predictionmethod;Assistingstrategy

消防安全與社會穩定、人民安居樂業緊密相關，在現代社會中，城市火災的發生不僅會影響到人民群眾的生命財產安全，還會對社會穩定和經濟發展造成較大影響。為避免火災事故的發生，需要加強對消防安全的重視。隨著互聯網和大數據等技術的快速發展，人工智能已經在消防領域得到應用。基于人工智能的火災預警系統是指通過基于計算機視覺、深度學習、數據分析等技術手段對火災發生時所處環境進行實時監測，通過利用這些技術，可以實現對火災事故的早期預警和預測，提高消防設備的工作效率，降低人力成本。

1人工智能技術概述

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。智能代理是一種基于人類智能或人工神經網絡的計算機模擬器，它可以模擬人的思維過程，將復雜問題轉化為可計算問題。神經網絡是一種模擬人腦結構和功能的數學模型，它以大量神經元為基礎，通過這些神經元之間復雜而又緊密地聯系在一起形成一個有機整體。神經網絡已成為人工智能技術中最重要的研究領域之一[1]。

2消防預防與預測的實施現狀

2.1缺乏系統的預測理論和方法

近年來，隨著我國消防科學技術研究工作的不斷深入和消防工作現代化建設的逐步推進，消防科學技術研究已經取得了很大成就。但在實際應用中還存在許多問題，這就要求相關人員在應用數學模型對火災事故進行預測時，必須將火災事故預測看作一個整體，通過分析火災事故發生和發展過程中各因素之間的關系，將消防工作各方面與火災事故發展過程有機地結合起來，用系統分析方法對火災事故進行系統分析。

2.2缺乏準確的數據和信息

消防部門對火災事故的預防與預測是一項系統工程，需要建立在對大量的火災事故數據和信息的基礎上，才能對火災事故進行科學有效的分析和預測，但目前消防部門在火災事故信息采集上存在著嚴重的缺陷。在發生火災事故之后，消防部門只能從火災事故現場提取部分數據和信息進行分析，這就導致數據信息不完整。此外，消防部門在進行火災事故預測時也存在著明顯的缺陷，例如：有些地方發生了較小規模的火災，但卻沒有人向消防部門報告。這種不及時、不準確的信息采集方式很難對火災事故進行有效預測，從而無法為消防部門提供科學準確的決策依據。

2.3缺乏專業的消防數據系統

火災的發生是由眾多因素影響的結果，而這些因素之間往往又有著復雜的關系，這就需要消防技術人員通過專業的分析手段，對火災進行專業的預測和評估，才能更好地預防和控制火災。但是，由于沒有建立完整的消防數據系統，使我國很多火災無法被準確預測和評估。因此，建立一套完善的消防數據系統十分必要。

3人工智能助力消防預防與預測的必要性3.1有利于實現消防工作智能化、數據化管理

人工智能的快速發展為消防工作的開展帶來了新的機遇，人工智能技術可以應用在火災監測預警、隱患排查治理、滅火救援指揮、消防工作效能評估等領域，對消防工作中存在的數據信息進行收集、整理、分析和挖掘，形成火災風險評估、火災隱患排查治理等方面的數據信息，為消防部門開展消防工作提供科學依據。另外，人工智能技術也可以運用在火災預測預報中，相關人員可以利用人工智能技術對火災發生的時間、地點、原因、發展趨勢等進行科學預測，也可以利用計算機技術和數據庫技術等對未來發生火災的可能性進行預測，為火災防控工作的進一步開展打好基礎[2]。

3.2有利于提高消防應急救援的效率和水平

由于火災現場環境復雜多變，消防應急救援工作對救援人員的綜合素質要求較高，傳統的消防救援隊伍對于救援現場的判斷主要依賴于經驗，這也就導致了消防救援人員在執行任務過程中容易受到多種因素的影響，增加了救援難度。而將人工智能技術應用于消防應急救援領域，能夠幫助消防救援人員更好地對現場環境進行實時監控，有效降低現場工作人員的勞動強度，并通過智能設備為救援人員提供更多的數據和信息，提高救援效率。此外，人工智能還能夠為消防應急救援提供更為精確的災情研判，使其能夠及時準確地了解現場情況，為制定科學合理的救援方案提供有效幫助。

3.3有利于推動消防工作的社會化發展

人工智能技術的引入，可以打破當前消防工作中各部門之間的壁壘，實現“資源共享”。目前，我國的消防工作正處于從傳統的“滅火救援”向“預防為主、防消結合”轉變，而人工智能技術的引入能夠很好地解決這一問題，通過建立一個網絡化的信息管理平臺，將各部門進行整合，形成一套完善、統一的信息管理系統，實現消防工作由傳統的“被動應對”向“主動預防”轉變。

3.4有利于增強消防救援隊伍的工作實效

消防救援隊伍在日常工作中，還存在一些不足和短板，尤其是在高科技信息技術應用上還存在一些薄弱環節。利用人工智能技術，可以為消防救援隊伍提供信息支撐和技術保障。比如通過智能監控設備，可以幫助相關人員實時監測重點區域消防設施運行情況，并根據情況采取相應的處置措施；智能監控設備可以自動分析研判火災風險，并自動發出預警信息；相關人員通過智能數據分析平臺，可以快速、準確地獲取火災、火災危險區域、區域內單位、企業的消防安全現狀和消防安全狀況等相關信息，為消防救援隊伍在制訂滅火救援方案和戰術戰法時提供有價值的參考信息。

4人工智能助力消防預防與預測策略

4.1基于神經網絡的火災預測

火災是一種具有極強突發性的災害，并且其具有蔓延性、破壞性等特點。基于此，要想對火災進行有效預測，就必須建立科學、合理的火災預測模型。目前，國內關于火災預測模型的研究主要有BP神經網絡、徑向基函數神經網絡、支持向量機等，BP神經網絡是一種典型的非線性映射方法，其原理為通過大量輸入值對系統輸出值進行加權求和，從而實現對非線性系統的逼近。BP神經網絡具有很強的非線性映射能力，在網絡訓練過程中，可以對輸入樣本進行自適應學習和調整，從而得到較為精確的預測結果。徑向基函數神經網絡是通過將輸入空間向量映射到一個高維向量空間，從而實現對輸入樣本的優化學習。徑向基函數神經網絡能夠根據輸入樣本對輸出樣本進行有效擬合，因此其在火災預測中具有較強的泛化能力。支持向量機是一種基于統計學習理論的分類方法，其可以通過建立模型并利用學習到的分類規則對訓練樣本進行訓練，從而獲得較為精確的分類結果。基于神經網絡的火災預測需要相關人員采集和分析各種影響因素所對應的火災危險等級數據，并對這些數據進行處理、分析和計算，將采集到的火災危險等級數據作為輸入參數并將其傳遞給神經網絡中的隱含層中的神經元，最后通過調整神經網絡模型中各隱含層神經元權值從而最終得到預測結果[3]。

4.2基于數據資源的火災檢測

目前，很多國家都已經將人工智能技術應用于消防行業，利用其強大的數據資源優勢，可以有效提高火災檢測能力。具體來說，人工智能技術在火災檢測方面具有以下幾個方面的優勢：（1）人工智能技術能夠通過分析數據資源的方式對火災進行準確的識別，對火災發生時的特征進行詳細分析，從而為火情的判斷提供參考依據；（2）基于人工智能技術對數據資源進行分析可以有效地降低人力成本，提高消防人員工作的時效性；（3）基于人工智能技術可以有效地減少誤報與漏報情況的出現。在傳統的消防工作中，由于火災發生時具有一定的不確定性與隨機性，因此很難確保火災發生時能夠準確地識別出來。然而，利用人工智能技術則可以實現對火災發生時特征的精準判斷。基于此種情況，可以采取以下幾個方面的措施：（1）利用人工智能技術對圖像數據進行采集，通過此種方式將火災發生時的特征有效地獲取出來；（2）利用人工智能技術對數據進行分析。在人工智能技術的支持下，可以將大量的視頻圖像進行處理，并將這些處理后的數據資源上傳到消防中心服務器中。消防中心服務器在接收此種信息后，則會對信息資源進行處理，并將處理結果發送至顯示終端，從而有效提高火災檢測能力[4]。

4.3基于機器學習的火災分析

機器學習在火災分析方面的應用可以實現對火災中煙霧、火焰等的特征的分析，并通過對數據的處理來建立數學模型，從而實現火災預測和預防。在機器學習中，神經網絡模型可以通過數據訓練來提高模型的預測精度。而隨著數據量的不斷增長，機器學習技術也逐漸走向成熟，并逐漸成為人工智能領域中的重要組成部分。其中，隨機森林和神經網絡兩種模型可用于實現不同類型的火災預警和預防。隨機森林是一種多分類的集成學習算法，通過多個決策樹的組合，從而能夠獲得更好的分類效果，適用于進行小樣本學習和高維數據分析。在我國，基于隨機森林算法建立的火災預警系統可通過對歷史數據和實際情況的分析來實現對火災預警效果的提升[5]。

5結語

總之，人工智能技術在消防工作中的應用是一個很好的趨勢。通過使用AI技術，消防人員可以利用深度學習算法、神經網絡等技術進行火災預測，通過人工智能技術，消防人員可以迅速對火災危險進行評估，根據實際情況及時發現和消除火災危險。基于AI技術建立的預測模型可以根據實際情況不斷優化，從而提高其預測效果。由此可見，人工智能與物聯網等信息技術相結合的方式在消防工作中具有很大的發展空間。因此，相關從業人員應該加強對此項工作的重視程度，并不斷優化和完善人工智能與物聯網相結合的消防工作模式。

參考文獻

[1] 劉江龍.關于大型商業綜合體消防安全隱患智能預警監測管理系統的研究[J].科技與創新，2023（23）：141-143.

[2] 馬藝嘉，蔣慧靈，張少華.智慧消防建設實踐與思考[J].科技與創新，2023（23）：33-35.

[3] 丁宏鈺，石照耀，岳會軍等.國內外雙足人形機器人驅動器研究綜述[J].哈爾濱工程大學學報，2021，42（7）：936-945.

[4] 劉化生.基于大數據平臺的消防安全評估方法的研究與應用[D].南昌：南昌大學，2022

[5] 盧胤舜.人工智能技術、消防物聯網在消防安全標準管理中的應用[J].大眾標準化，2022（22）：10-12.