人工智能在智能消防救援指揮系統中的應用

摘要：傳統消防指揮模式在面對復雜災害情境時暴露出信息滯后、調度僵化等問題。基于此，圍繞人工智能在智能消防救援指揮系統中的應用展開研究，系統梳理當前人工智能技術在火情識別、風險預測、任務調度與部署優化等關鍵環節的集成路徑與功能實現，重點分析了多源感知融合、深度學習算法、規則引擎驅動的調度部署機制以及人工智能模塊的系統集成模式。研究顯示，人工智能模塊的引入，顯著增強了消防指揮系統的數據處理能力、風險感知能力與協同調度能力，構建出以數據驅動為核心的智能響應鏈條。希望為消防指揮系統的智能化升級提供參考，構建高效、精準、柔性化的應急響應體系。

關鍵詞：人工智能；智能消防；火情識別；風險預測；任務調度

近年來，人工智能技術在應急管理與城市安全領域的應用不斷深化，周炯曄[1]指出，深度學習模型在復雜環境下具備較強的火焰識別與判別能力；陳文平等[2]通過實地實驗，證實基于LSTM的火災預測模型在時間序列趨勢刻畫方面具有良好效果；田曉宇[3]提出智能調度機制可有效縮短響應時間，提高資源配置精準度。當前消防救援任務面臨突發性、時效性與多任務并發等特征，單一維度的人工智能模型難以滿足動態化、全流程的任務響應需求，因此，構建集成多功能人工智能模塊的智能指揮系統成為研究重點。本研究圍繞人工智能在智能消防救援指揮系統中的深度集成與協同機制開展系統化分析，聚焦人工智能技術在火情識別、風險預測、資源調度與任務部署四個核心環節的實際應用效果，旨在為提升消防指揮系統的感知能力、決策能力與任務協同能力提供技術支撐與架構參考。

1 火情識別與風險預測中的人工智能應用

1.1" 多源數據融合下的智能火情識別

火情識別作為智能消防救援指揮系統的核心環節，直接決定了響應速度與初期處置的科學性，傳統火情識別方法依賴單一傳感器或人工觀察手段，存在時效性差、準確率低、干擾因素多等技術短板[1]。人工智能驅動下的智能火情識別系統以多源數據融合為基礎，整合溫濕度、煙霧濃度、氣體成分、圖像視頻、電氣負荷、結構材質等異構感知數據，建立全景式感知模型，系統在邊緣計算節點部署多模態傳感單元，利用深度特征提取算法構建數據表征向量，提升傳感數據在復雜環境下的抗干擾能力。

圖像識別方面系統引入卷積神經網絡（CNN）對火焰形態、煙霧擴散模式、光照異常等典型火情特征進行訓練與識別，模型可在熱紅外、可見光與低照度圖像中提取差異性特征，增強識別準確性。針對圖像失真與遮擋問題，系統采用圖像增強與遷移學習技術，提升模型在真實火災場景下的適應能力。音頻識別方面，系統采集爆裂聲、物體倒塌聲、報警裝置聲等高頻聲學特征，利用聲紋識別與頻譜分析技術判定異常音源。多維度數據融合模塊基于注意力機制與時序建模方法，構建跨通道特征關聯網絡，實現多傳感信息的動態組合與權重調整，解決了單一信息源誤報與漏報的問題，系統在識別過程中集成動態自適應閾值判斷機制，根據歷史數據樣本與當前場景特征不斷調整識別敏感度。在火情等級判定方面系統引入專家規則庫與實時模型協同機制，結合感知結果與火災演化規律進行智能標注與事件定義，實現結構化火情信息的標準輸出，整體識別模塊在復雜環境中具備高準確率、高容錯性與快速響應能力。

1.2" 基于機器學習的火災風險預測模型優化

火災風險預測是智能指揮系統實現超前防控與主動部署的技術基礎，傳統預測方法受限于人工設定規則與有限樣本推理，在數據泛化能力、非線性特征挖掘與動態適應性方面表現不足，機器學習技術以自學習、自演化為特征，能夠構建高維度、強關聯的預測模型，有效挖掘歷史火災數據與實時環境參數之間的復雜耦合關系。系統構建基于梯度提升決策樹（GBDT）與長短期記憶網絡（LSTM）融合架構的風險預測模型，前者對多維靜態特征進行高效分類與回歸建模，后者對火情發展過程中體現出的時間依賴性與動態演化趨勢進行捕捉。模型輸入包括歷史火災類型、地點、時間、氣象、負載、報警記錄、建筑結構等特征變量，輸出為區域火災風險等級與預期響應時間，特征工程階段引入主成分分析（PCA）與嵌入式特征選擇算法，提升模型收斂速度與預測穩定性。

系統在訓練過程中采用半監督學習與遷移學習方法解決數據樣本稀疏與區域異構性問題，將高風險區域的歷史經驗遷移至低樣本區域，提高模型的泛化能力與實用性，預測結果通過動態熱力圖方式可視化展現，并與調度策略庫進行關聯匹配，生成預案推薦。模型部署于邊緣節點與云端平臺雙層架構中，支持本地快速響應與云端深度計算協同處理，構建出穩定、高效、面向實戰的風險感知閉環，在模型優化階段系統引入反饋機制，接收調度執行效果與實際災情數據，不斷更新訓練樣本與權重參數，形成自閉環自進化的預測體系[2]。異常數據識別模塊負責監控輸入數據中存在的突變與失真信息，確保預測邏輯鏈條的穩定運行，整體模型具備高精度預測能力、強場景適應能力與實時演化能力，為智能消防系統提供有力的預測支持。

2 智能調度與動態指揮機制的人工智能集成應用

2.1" 強化資源配置效率的智能調度算法

智能調度作為消防救援系統中的核心環節，直接影響應急響應的速度與資源投入的精準度，在多災種、多任務并行觸發的復雜環境下，資源配置的效率決定了指揮系統的整體作戰效能，人工智能調度算法依托實時感知數據與火場動態，融合路徑規劃、任務優先級判定與資源協同管理技術，在異構資源之間構建最優分配邏輯模型。調度系統采用分布式計算架構，部署多節點運算單元處理本地感知與調度請求，核心調度算法引入圖神經網絡（GNN）對城市空間結構、交通路徑、災情蔓延趨勢等進行圖形建模，動態生成任務影響半徑與資源可達性分析圖譜。任務節點與資源節點在圖譜結構中構建雙向連接關系，形成資源-任務匹配網絡，調度算法根據任務緊急等級、資源當前狀態、路徑耗時與交通通暢度等多維變量，構建目標函數，采用強化學習策略不斷優化調度策略，獲得最優調派路徑與單位響應組合。

調度優化模型基于模擬退火算法與遺傳算法的融合方法構建，具備高效搜索空間壓縮與最優解逼近能力，為提升模型的適應性，調度算法集成自適應學習因子，通過歷史調度效果反饋進行自調節，提升多場景適用性。資源狀態預測模塊采用貝葉斯網絡構建資源運行狀態的概率圖模型，根據歷史出勤頻次、設備運行時長、任務消耗強度等因素進行健康度評估與出勤可用性預測，提前鎖定可調用單元，減少臨場調度失敗概率。對調度指令執行狀態進行監控，當某一調度路徑中斷或資源任務失敗時，系統可快速切換備用方案，保障任務不間斷推進，全流程調度鏈條在人工智能模型支撐下展現出高度自動化、響應快速化與指令閉環化的優勢，顯著提升了應急響應的協同性與任務匹配精準度。

2.2" 基于人工智能規則引擎的動態任務部署機制

在面向實戰的消防指揮系統中，動態任務部署機制作為關鍵技術環節，主要用于應對火災現場復雜多變的態勢環境，確保任務內容、執行順序及資源路徑能夠實時靈活調整。為實現部署機制的智能化、場景化與閉環化運行，系統引入基于任務知識圖譜與場景語義解析的人工智能規則引擎。該機制以火災類型、建筑結構、氣象條件、人員密度與物資狀態為輸入要素，通過圖譜推理與上下文匹配構建任務響應鏈條，提升部署精準度與系統理解能力。

任務鏈組織結構采用有向無環圖（DAG）構建多級任務依賴關系，自動判斷并行與串行邏輯，配合深度強化學習策略對部署行為進行獎懲反饋優化，實現策略的迭代演化與跨場景遷移。調度沖突管理采用沖突樹機制，識別資源搶占、路徑交叉等部署沖突，系統自動調整操作節點與時間窗，保障多線部署的獨立性與安全性。部署反饋模塊以邊緣節點回傳狀態數據為基礎，驅動規則條件自適應更新，構建“部署-執行-反饋”的閉環邏輯。

可視化接口通過GIS與戰術圖層展示任務位置及執行進度，提升指揮員對部署態勢的掌控能力。整套機制以人工智能規則引擎為中心，集成任務驅動邏輯鏈、資源適配約束鏈與反饋調節鏈三重結構，在實際場景中表現出高度動態響應能力與部署優化能力，為實現智能消防指揮系統的實戰落地與高效運行提供了技術保障。

3 指揮系統中人工智能模塊的集成運行與演練應用

3.1" 人工智能模塊在指揮系統中的集成

人工智能模塊作為智能消防救援指揮系統的核心組成部分，其集成過程涉及系統架構適配、數據接口統一與運行邏輯嵌套等多個維度，指揮系統以多層級架構為基礎，在感知層、數據層與應用層之間設置中間智能計算層，通過統一的API網關將人工智能服務模型與任務指令模塊、數據采集模塊實現邏輯綁定[4]。人工智能模型在系統中以服務化部署方式運行，支持熱加載與模塊級更新，保障指揮系統在運行過程中具備彈性升級與模型替換能力，各類人工智能功能模塊通過標準化建模框架進行封裝，包括圖像識別、語音分析、路徑優化、任務預測與調度推薦等子功能，以微服務模式運行于指揮平臺的邊緣節點與核心計算平臺之間。

在指揮系統內部人工智能模塊不僅承擔單一分析或判斷功能，更作為一類決策主體，直接影響整體任務調度策略與指揮策略制定路徑，指揮中心前后端界面基于人工智能處理結果實現聯動響應，調度控制臺實時呈現火情發展態勢、資源配置狀態與模型評估建議，指揮人員可在系統建議基礎上進行干預或一鍵執行操作，形成“人機協同”決策格局。

3.2" 實戰演練中的人工智能輔助決策能力評估

人工智能技術在實戰演練中的輔助決策能力體現了其工程實用性與系統集成效果。評估過程聚焦于火情預判精度、調度策略合理性、任務部署效率與指令反饋閉環完整性四個維度，形成面向演練流程的全鏈條評估體系。系統在演練初期加載歷史數據建模模塊，生成火災風險分布圖與初步任務配置建議，現場指揮部依據模型輸出結果進行戰術部署，形成智能預判與人工經驗融合的協同機制。演練過程中人工智能模塊根據實時回傳信息動態修正火情模型，并自動生成調度調整建議，通過中控指揮平臺推送至調度終端，評估模塊對比人工智能建議與指揮員實際操作之間的差異值與響應時間，量化人工智能輔助建議的實戰適用度與響應敏捷性。輔助路徑規劃模塊在多場景部署過程中生成最優移動路徑與任務順序建議，結合定位系統實現隊伍移動行為的實際對照，校驗人工智能推薦方案與現場操作流程的匹配程度。

指令反饋機制基于系統內嵌的指令執行跟蹤邏輯，捕捉任務部署結果與調度路徑執行軌跡，評估人工智能指令生成對任務推進過程的引導能力，多維數據融合推理模塊在演練中處理感知數據與語義數據的匹配關系，輔助指揮部識別潛在二次風險與指揮盲區，形成前瞻性戰術調整依據。系統在演練后期階段輸出綜合決策報告，覆蓋任務完成質量、響應速度與資源使用率等關鍵指標，為人工智能模型優化提供閉環反饋基礎。人工智能輔助決策機制在演練中展現出高效感知、快速反應與精準建議的系統價值，提升了消防指揮系統在多場景、多維度、高復雜情境下的組織協調與應變能力，推動智能指揮系統向實戰主導、數據驅動、智能協同的運行模式持續演進。

4 結束語

人工智能技術在智能消防救援指揮系統中的深度融合，已在火情識別、風險預測、調度優化與動態部署等關鍵環節形成系統性支撐，推動應急響應體系從靜態預案向智能感知、從人工指揮向智能協同轉型。研究結果表明，人工智能模塊的有效嵌入不僅增強了系統的數據處理能力與運行彈性，也在實戰演練中展現出穩定可靠的輔助決策性能，指揮系統架構實現從結構集成到邏輯閉環的升級路徑，技術機制與實戰場景之間的契合度持續提升，為構建高效、智能、協同的消防應急指揮體系提供了技術依據與路徑支撐。

參考文獻

[1]周炯曄.人工智能背景下消防救援裝備的智能化研究[J].高科技與產業化，2024，30（11）：87-88.

[2]陳文平，楊森.智能消防救援指揮系統實踐研究[J].今日消防，2024，9（11）：130-132.

[3]田曉宇.人工智能在綜合性消防救援隊伍指揮中心的應用研究[J].消防界（電子版），2023，9（14）：19-21.

[4]劉亞飛.人工智能背景下消防救援裝備的智能化研究[J].中國設備工程，2024（6）：35-37.