新形勢下智慧消防技術發展現狀分析

摘要：當前，浙江省消防數字化轉型取得階段性成果，助力消防安全治理能力穩步提升，但也需正視當前存在的技術與應用短板，以推動消防體系向更高水平邁進。在概述智慧消防技術發展背景的基礎上，結合國內外已有的技術研究成果，探討了以新一代信息技術為基礎的智慧消防技術發展現狀，以供參考。

關鍵詞：智慧消防；人工智能；多傳感器融合；物聯網

中圖分類號：D631.6 文獻標識碼：A 文章編號：2096-1227（2024）08-0057-03

1 背景

目前，我國正處于城市化快速推進時期，城市經濟的快速增長和人口規模的持續增長，各類基礎設施建設竣工投入使用，城市空間環境日益復雜，火災風險不斷增加，消防救援工作面臨著前所未有的嚴峻挑戰。據國家消防救援局官網數據顯示，2023年1至10月，全國共接報火災74.5萬起，死亡1381人，受傷2063人，已核直接財產損失61.5億元，與去年同期相比，起數和傷人數分別上升2.5%和6.5%，亡人數和損失分別下降13.2%和9.7%[1]。消防安全問題已經成為社會關注熱點和城市應急管理重點。

隨著應急救援任務的突發性、可變性和艱巨性愈加凸顯，救援隊伍若缺乏對火場信息的實時響應，不僅會影響滅火救援效率和質量，還易引起指揮決策失誤，威脅現場人員生命安全。現階段我國消防安全管理救援工作多側重于日常監管巡查，防控精準度有待進一步增強、監測預警水平有待進一步提升、信息的準確性和時效性有待進一步提高，亟待建設一套靈敏真實、快速機動的災害現場感知網絡，進一步深化落實消防信息化改革。

近年來，大數據、人工智能、物聯網等信息技術的發展為城市消防建設提供了新的解決方案。浙江省在“十四五”規劃指導下，將智慧消防建設納入數字化轉型重點，推進新技術與消防工作的融合，構建“四橫四縱”的總體框架，依托消防智能管控、一站式消防服務、數據資源共享管理三大平臺，為城市發展提供安全保障。

2 火災動態預警與多傳感器信息融合技術

隨著圖像識別技術逐步應用于火災研究領域，針對火焰顯著的顏色特征，Celik T等[2]構建了一套結合目標色彩信息和背景環境因素進行實時火災監測的預警系統，通過對視頻幀序列進行處理，可在實際火災場景下達到98%的監測準確率。但上述對于火災傳感器的研究主要集中在如何提高其探測精度和使用功能，缺乏對于火場溫度分布情況的了解及煙霧擴散的監控預測。

紅外線因其穿透性較強、可進行非接觸式溫度測量的特性，近年來也被廣泛應用于火災預防監測領域，成為快速判斷火災規模、確定火源大致方位的重要輔助工具。劉宏等[3]使用便攜式毫米波雷達，增強了消防紅外相機在充滿煙霧的低能見度火場環境中的空間感知能力。Zhang S等[4]通過激光雷達結合雙目視覺實現火災自動巡檢機器人的動態避障功能。通過采用圖像、音頻、雷達等多傳感器融合的方式，可彌補復雜環境因素對單一類別傳感器信息獲取能力的限制，顯著提升火災自動化監測的效率和準確性。相比于傳統基于單模態的火場感知方法，基于多傳感器信息融合的火場識別技術通過集成來自不同類型傳感器的數據，為火災監測和預警提供更全面和準確的信息，其具有如下優勢與特點：

一是數據綜合分析。多傳感器信息融合技術通過集成溫度、煙霧、氣體濃度等多種傳感器的數據，能夠對火災現場進行綜合分析，提供更為準確的火災評估。例如，溫度傳感器能夠監測火災區域內的溫度變化，快速識別出異常高溫區域，從而幫助確定火源位置和火勢強度；煙霧傳感器通過檢測煙霧的濃度變化，可以早期識別火災并評估火勢蔓延的速度；氣體傳感器則檢測火災現場有害氣體的濃度，幫助判斷火災的燃燒性質和潛在的毒害風險。通過將這些傳感器的數據進行融合和分析，系統可以準確判斷火災的性質、燃燒材料的類型和危險程度。這種綜合分析為消防隊伍提供了寶貴的信息支持，幫助其采取更為針對性的滅火措施。

二是強化系統魯棒性。單一傳感器的數據往往容易受到環境噪聲和其他因素的干擾，導致誤報或漏報。例如，溫度傳感器可能會因為周圍環境高溫而誤報火災。多傳感器信息融合技術通過數據交叉驗證和冗余處理顯著提高檢測精度。不同類型傳感器的數據可以相互驗證，例如，當溫度傳感器檢測到異常高溫時，系統會檢查煙霧傳感器和氣體傳感器的數據，只有當多個傳感器的數據同時異常時，才確認火災警報。這種方法大幅降低了誤報率。通過在重要區域布置多個相同類型傳感器等技術手段，多傳感器信息融合技術能夠減少誤報和漏報的可能性，確保火災預警系統能夠在最短時間內發出準確的警報。

三是全方位態勢感知。不同類型的傳感器提供了火災現場的多維度信息，包括溫度分布、煙霧濃度、氣體成分、視覺圖像和音頻信息。通過融合這些信息，系統可以對火災現場進行全方位的態勢感知。例如，熱成像攝像頭提供火場的溫度分布圖；視覺監控通過實時視頻監控，提供火場內人員的活動情況和火勢蔓延的可視化信息；音頻傳感器捕捉火場中的聲音信息，輔助判斷火災現場的動態變化。通過多傳感器信息融合，系統可以生成火災現場的全面態勢圖，幫助指揮中心全面了解火場情況。這些信息不僅有助于制定更為有效的應急響應策略，還能在救援過程中提供實時支持，確保救援人員的安全和救援行動的高效。

3 火災態勢感知與人工智能技術

人工智能深度學習技術在智慧消防系統中的應用和普及，在火災態勢感知和安全決策方面展現出極大的優勢。1991年，Okayama首次將基于人工神經網絡的深度學習技術應用于火災識別，驗證了技術可行性。蔣亞強等[5]則提出了一種基于人工智能和外部煙氣圖像的建筑外立面開口火溢流溫度場預測方法，通過對建筑火災外部煙氣行為的監測實現實時的熱釋放速率預測，從而為消防人員的應急決策提供支持。基于已有技術，可進一步以數據驅動城市消防安全管理與救援工作，從而實現大數據環境下的安全形勢可判、救援工作可控、調度指揮可視。在火場救援場景中具體有以下幾方面應用：

一是火場音頻識別。火場環境中噪聲復雜，各種警報聲、火焰燃燒聲、建筑物倒塌聲以及人員的呼救聲混雜在一起。傳統的聲音識別技術難以在這樣的環境中有效工作。通過引入深度學習和機器學習算法，可以開發出更加智能的火場音頻識別系統。這種系統能夠捕捉和識別諸如被困者呼救在內的關鍵音頻信息。首先，通過多種傳感器捕捉現場音頻，然后利用深度學習模型進行濾波處理，將關鍵音頻信號與環境噪聲區分開來。這不僅能夠幫助救援人員更快地找到被困人員，還可以通過音頻信息了解火場內部的動態變化，豐富火場態勢感知渠道，提升救援效率。

二是消防員疲勞監測預警。消防員在高溫、濃煙和緊張的工作環境中長時間工作，容易出現生理疲勞，進而影響其判斷力和行動力，增加救援過程中的風險。通過深度學習技術，可以實現對消防員生理狀態的實時監測和預警。具體來說，可以通過語音特征、呼吸頻率、心率等參數的采集，結合深度學習模型對這些數據進行分析，評估消防員的疲勞程度和生理狀態。這樣的監測系統能夠及時發出預警，提醒指揮中心進行人員調整，避免因疲勞導致事故發生，為后續人員調配及救援行動提供科學的決策依據。

三是熱成像目標識別。在火災現場，煙霧彌漫和高溫環境常常使得傳統的視覺監控手段失效。熱成像技術可以穿透煙霧，通過捕捉物體的紅外輻射來形成圖像。結合機器學習算法，熱成像圖像可以用于識別和定位關鍵目標，如被困者和消防員。利用深度學習模型對熱成像圖像進行處理和分析，可以準確地識別出人體輪廓和位置。這對救援行動尤為重要，因為它能夠在能見度極低的環境中提供清晰的目標信息，幫助救援人員迅速確定受困者和消防員的位置，提高救援行動的精確度和效率。

4 人員疏散行為識別與智慧引導技術

在現代城市的消防安全管理中，深度學習技術正在發揮越來越重要的作用。火災發生時，迅速有效的人員疏散是減少傷亡的關鍵，而深度學習方法在這一過程中提供了強有力的技術支持。結合先進的深度學習技術，可以實現人員類別識別、疏散行為分析、負荷計算以及路徑規劃等功能，從而大幅提升火災應急響應的效率和效果。

火災現場的情況通常非常復雜，人員密集，環境多變，傳統的人工監控和指揮難以迅速應對。而YOLO（You Only Look Once）技術作為一種實時物體檢測系統，能夠在火災現場的視頻監控中快速準確地檢測和識別圖像中的人員[6]。采用YOLO對視頻信號進行分析，可以識別出不同類別的人員（如成人、兒童、老年人），并統計被困人數。這不僅有助于掌握現場的整體情況，還能為救援隊伍提供重要的決策依據。

此外，采用姿態估計技術（如OpenPose、AlphaPose等）可以檢測和識別人體的關鍵點，分析人員的姿態和行為。在火災疏散中，OpenPose可以判斷人員的疏散行為是否正常，識別出諸如恐慌、擁擠、摔倒等異常情況。這些行為分析能夠幫助指揮中心及時發現并解決疏散過程中的問題，確保疏散通道的暢通和人員的安全。例如，當OpenPose檢測到有人摔倒或行動不便人員時，可以立即通知救援人員前往處理，避免引發更大的混亂和傷害。

在識別和分析的基礎上，深度學習技術還可以輔助疏散路徑的動態規劃。通過實時監控火災現場的情況，結合人員分布和行為分析，優化疏散路徑，避開危險區域，確保人員能以最快的速度、安全地撤離火災現場。這樣的實時路徑調整能夠顯著提升疏散效率，減少人員在火災中的停留時間，降低傷亡風險。

總體而言，深度學習方法在火災人員疏散中的應用具有重要意義。它不僅能夠提供精確的人員識別和行為分析，還能在疏散策略和路徑規劃上提供智能支持。通過這些技術的綜合應用，可以顯著提升火災應急響應的能力。這一技術的應用前景廣闊，未來有望在更多的應急管理和災害響應場景中得到推廣和應用。

5 消防信息化管理與物聯網技術

信息化管理是智能消防生態系統的關鍵組成部分，可以幫助消防部門實時地、全面地對消防系統的運行情況，相關人員的行為、消防設備狀態等進行監控和管理，提高消防部門的工作效率。一旦發生火災，也可根據火情信息實施動態管控，從而降低火災可能帶來的危害及損失，并為后續制定消防應急預案和相關標準提供可靠、有效的數據來源。

目前浙江省已應用物聯網技術建設智慧消防智能管控平臺，歸集整合三百多家運營服務機構數據庫，實現了對全省33.26萬家單位的實時監測，初步形成了網絡化、數字化、標準化的消防信息化建設體系。但考慮到物聯網技術在實現系統融合提供連通性便利的同時，也將帶來一系列安全隱患，基于物聯網、建筑設備控制及其他網絡系統共同構建的消防系統越來越多地暴露在公共互聯網中，有必要全面考慮潛在的信息安全隱患。

6 結束語

在產業革命和技術革新的時代背景下，智慧消防在發展建設的同時也面臨著風險與挑戰。作為消防從業者，既要把握前沿技術發展動態將其與實戰經驗結合應用，又要認識到信息互聯帶來的安全風險，從而貫徹落實中央部署要求，做到又好又快地全面推進現代科技與消防工作的深度融合，全力完成信息化條件下的消防救援轉型升級工作，不斷提高智能火災防治水平，保障社會消防監管能力，最終打造具有良好發展前景和社會經濟效益的智慧城市綜合防火工作體系。

參考文獻

[1]光明網.今年1至10月全國火災形勢報告公布[EB/OL].https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1782062479755618549&wfr=spider&for=pc

[2]Celik T，Demirel H，Ozkaramanli H，et al.Fire detection using statistical color model in video sequences[J].Journal of Visual Communication and Image Representation，2007，18（2）：176-185.

[3]劉宏，王天正，張海，等.基于毫米波雷達山火監測技術研究[J].武漢大學學報（工學版），2020，53（1）：72-80.

[4]Zhang S，Yao J，Wang R，et al.Design of intelligent fire-fighting robot based on multi-sensor fusion and experimental study on fire scene patrol[J].Robotics and Autonomous Systems，2022，154：104122.

[5]蔣亞強，王自龍，黃鑫炎.基于人工智能的外立面開口火溢流溫度場預測[J].消防科學與技術，2021，40（6）：827-830.

[6]王思元，王俊杰.基于改進YOLOv3算法的高密度人群目標實時檢測方法研究[J].安全與環境工程，2019，26（5）：194-200.