人工智能驅動的多源數據融合消防指揮調度優化模型

一、前言

作為現代社會管理系統的一項基本內容，城鄉火災事故的發生與蔓延對我國居民的人身財產、社會的安定與發展有著重大的影響。由于我國城鎮規模日益擴大，建筑結構日趨復雜化，火災風險呈現多樣化和隱蔽性的特點，給傳統的消防指揮調度方式帶來了極大的挑戰。人工智能的快速發展為上述問題的研究開辟了新途徑。尤其是在多源數據融合方面取得了重大突破，實現了對大量、多源信息的深人挖掘與智能化分析。在此背景下，研究人工智能驅動的多源數據融合消防指揮調度優化模型具有重要的理論意義和實踐價值。

二、多源數據融合在消防指揮調度中的需求分析

（一）消防數據的多源異構特征

從數據源上劃分，可分為三種類型：物聯網傳感數據、業務系統數據和外部關聯數據。消防數據的多源異構特征見表1。基于溫度、濕度、煙霧、視頻監控等傳感器的物聯網傳感數據，數據量大且更新迅速，但也存在噪音多、價值密度低等問題[1。業務系統數據主要是歷史火災案例、消防設施記錄和應急預案等，具有很高的信息價值，但是需要不斷地進行更新。而外部關聯數據（包括氣象、空間、人口分布等）在消防裝備和物資調配等方面都有很大的借鑒意義。在數據種類上，火災現場數據包括結構化（如數據庫記錄）、半結構化（XML）以及監控視頻、圖片等非結構化數據。不同類型的數據在格式、準確性、時效性上都有很大的不同，對數據的集成與分析提出很大的挑戰。尤其是在日益增多的非結構化數據中，如何有效地抽取其中的有用信息已是一個迫切需要解決的問題。

（二）傳統消防系統的數據融合瓶頸

當前消防指揮調度系統在數據融合方面存在著四方面“瓶頸”問題。一是由于不同時期、不同廠家所建立的系統，其所遵從的標準規范也不盡相同，導致不同系統之間的數據交互難度較大。二是現有的方法無法應對大規模的、實時的、高密度的數據，而現有的方法在運算速度、內存等方面均無法適應要求。三是信息相關性研究不強，各個系統之間的相互獨立性較差，缺少跨系統和跨層次的集成研究[2]。四是智能化的運用程度不高，大多數系統還處于數據表示的層次，無法進行深層數據挖掘。指揮員常常無法得到全面、準確、及時的信息，從而使滅火救援工作的有效性受到很大的限制。尤其是在發生重大火災事故時，由于信息的非對稱性，往往會引起決策延遲或錯誤，從而帶來無法彌補的損失。

表1消防數據的多源異構特征

（三）多源數據融合的核心需求

在建設新一代智慧消防指揮與調度的過程中，應著重解決以下四個問題。第一個方面是實時性要求，要求該平臺具有毫秒級的信息收集與分析功能，以保證滅火救援過程中的及時響應。第二個方面是精度要求，即對多源信息進行交互校驗與智能化篩選，以提升其可信度與精度。第三個方面是關聯性要求，通過對多個領域間的數據進行關聯建模，從中發現隱含的規則與知識。第四個方面是智能化要求，即在整個數據處理流程中引入人工智能，實現由“數據”向“知識”的轉化。在服務層次上，多源信息的融合必須支撐災害預警、災害推演、預案設置、指揮決策四方面應用。災害預警要將歷史數據與實時監控相結合，建立準確的火災危險預報模型。災害推演情景要將視頻數據、傳感器數據與環境數據進行融合，以達到對火災情況的全方位認知。預案設置要對消防力量分布、交通狀況及火災發展情況進行全面分析，并對其進行最優分配。指揮決策要對各種不同的分析成果進行綜合，以便給指揮員提出更好的決策意見。滿足這些需求的關鍵在于構建統一的數據融合平臺，打破數據壁壘，實現信息的無縫流動和智能處理[3]。

三、人工智能驅動的多源數據融合技術框架

（一）系統整體架構設計

人工智能驅動的多源數據融合消防指揮調度系統采用分層架構設計，自下而上分為信息獲取層、數據融合層、智能分析層、應用服務層的結構體系。信息獲取層主要是對物聯網感知設備、視頻監控系統、業務數據庫等進行實時獲取與預處理。數據融合層主要是針對異構設備訪問、數據標準化，邊界計算等方面進行研究，為高層數據的共享和管理提供一個通用的平臺。數據融合層是對多源信息進行深層次集成和信息價值發掘的關鍵，該層采用分布式計算架構，實現海量數據的高效處理。數據融合層關鍵技術包括數據清洗、特征提取、關聯分析和知識發現等[4。通過建立統一的數據模型和融合規則，將分散的、異構的數據轉化為一致的、可用的信息，為智能分析提供高質量的數據基礎。

智能分析層利用人工智能技術（如機器學習、深度學習等）對多源信息進行深度挖掘與分析。這一層包括火災預報模型、態勢推理引擎和資源優化算法等多個功能模塊，各個功能模塊都是基于微業務的體系結構，能夠根據具體的應用需要進行靈活組裝與擴充。應用服務層為終端使用者提供了視覺化展示、預警發布、指揮調度、輔助決策等各種商業功能，在保證AI在運算優越性的同時，保持專家在決策中的主導地位，從而達到最佳的指揮部署。

（二）多源數據融合關鍵技術

數據級融合技術解決原始數據的整合問題，主要包括數據清洗、格式轉換、時空對齊等。由于火災現場的特點，在采集過程中必須建立相應的監測系統，利用多個不同類型的圖像進行有效處理。尤其是對于非結構化的視頻、圖像等，更是迫切地要求利用機器視覺方法來實現特征的抽取與分析。利用模糊積分等技術能較好地解決系統中存在的不確定因素，增強了系統的穩定性。知識圖譜技術則通過構建消防領域的本體模型，實現知識的結構化表示和智能推理。將上述各種方法有機地結合在一起，同時發揮深度學習在多源數據融合領域的優勢、卷積神經網絡（CNN）在圖像及視頻等數據處理方面的優勢、循環神經網絡（RNN）在時序數據分析方面的優勢、圖神經網絡（GNN）在處理關系型數據方面的優勢，構成一套較為完善的多源數據融合方法。本項目擬通過構建多模態深度學習模型，對多源數據進行端到端的融合和分析，提升系統的智能程度。多模態數據融合公式見式（1）：

表2消防資源規劃的動態優化

F（x）=∝CNN（I）+βRNN（T）+γGNN（G）

其中， F（Ω_x） 為融合后的特征表示，CNN（I）表示圖像數據的卷積神經網絡特征，RNN表示時序數據的循環神經網絡特征，GNN（G）表示關系型數據的圖神經網絡特征， α 、 β 、 γ 為各模態的權重系數（通過訓練優化得到）。

（三）技術實現路徑

建立以人工智能為基礎的多源數據融合的消防指揮與調度體系應分步實施。第一個階段為構建感知網絡，主要包括感知網絡部署、計算資源準備，以及數據規范建立。第二個階段為搭建多源數據平臺，建立分布式的數據存儲與處理體系，對多源數據進行統一管理與初步分析。在此過程中，數據質量控制和實時計算是一個亟待解決的問題。第三個階段為智能化建模，根據火場實際情況，研究相應的算法模型。主要研究內容有火災風險預測、火災蔓延仿真和資源調配優化三個方面[5]。所提出的方法應以實測數據為基礎進行訓練與檢驗，以保證所建模型的可靠性。第四個步驟為系統綜合和應用，把各個功能模塊有機結合，構成一個綜合的指揮和調度體系。在此階段，要注意人機界面的設計，使系統具有較強的智能化分析功能，而且與現實指揮調度工作流程一致，同時還應建立嚴密的安全保證體系，通過對數據的加密傳輸、訪問權限的控制、系統容災備份，保證了系統安全性和穩定性。

四、多源數據融合在消防指揮調度中的優化作用

（一）火災預警的精準化提升

傳統的消防報警系統多依靠單個傳感器的信息，存在大量的虛假報警。多源數據融合可以有效地將多維監控信息進行融合，提升了預警的精度與時效性。在數據層次上，通過對溫度、煙氣、瓦斯等多種傳感數據的實時融合，結合視頻監控中的可視化信息，以及氣象、建筑特征等多種環境參數，建立綜合的火災監控網絡。

利用時間一空間對齊、相關度分析等方法，實現了對實際火災的準確辨識，并剔除了設備失效等各種干擾因子。

在算法層次上，利用深度學習技術，建立多模態信息融合預警模型，實現對多源數據間復雜關聯的自動學習，從而構建更為準確的火情判別規則。通過建立消防領域知識庫，結合歷史案例和消防規范等方面的專家知識，實現對火災隱患的判定，并對隱患及發展趨勢進行預測。以此為基礎的預警模式，可為突發事件提供更為完整的決策基礎。

（二）火場態勢推演的智能化實現

多源數據融合是指將實時監測數據、BIM、GIS等數據有機結合起來，形成一種面向火災現場的3D立體態勢感知方法。利用空間一時間數據分析技術，對火災蔓延方向、速率實時跟蹤，并對各地區的火災危險性進行動態評價。尤其是將紅外與可見光圖像相結合，實現對隱藏火源與高溫區域的精確辨識，為滅火救援人員配置提供科學依據。以物理為基礎的火災仿真和數據驅動的方法相結合，大大提高了態勢推演的精度。通過實時監控數據對仿真參數進行修正，從而實現更接近于真實的火災過程。采用深度學習方法，從多個典型案例中挖掘出火災發生、發展規律，在缺少完備數據的條件下進行合理的預測。通過對建筑物結構、危險品分布及火災發展軌跡的分析，對建筑物倒塌、爆炸等次生災害進行預警，并預防，同時讓指揮員對火災現場狀況有整體的了解，從而更科學地作出決策。

（三）消防資源規劃的動態優化

多源數據融合技術通過整合消防力量分布、交通路況、人口密度等多維信息，建立了動態優化的資源規劃模型[。消防資源規劃的動態優化見表2。系統采用運籌學優化算法，在考慮多重約束條件的情況下，求解最優的資源調度方案。特別是引人了實時交通流數據和高精度地圖信息，可以準確預測消防車輛的到達時間，為力量調派提供量化依據。通過建立消防資源調度的馬爾可夫決策過程模型，系統可自主學習在不同火災狀態下的最優調度策略。與傳統靜態規劃方法相比，這種動態優化方式能夠更好地適應火場形勢的變化，實現資源的精準投放[。系統還考慮了資源使用的協同效應，優化消防站點的布局和裝備配置，從整體上提升區域消防安全水平。通過整合周邊地區的消防資源信息，系統可以在重大火災發生時快速啟動區域聯動機制，實現資源的科學調配。這種協同調度模式打破行政區域界限，形成了更加高效的應急救援網絡。

（四）現場指揮決策的智能化支持

多源數據融合是一種將移動終端、無人機和消防機器人等多種信息融合在一起的方法，可為指揮人員提供全方位的態勢感知[。尤其是利用室內與室外相結合的定位技術，實現對消防隊員與被困者的實時定位，極大地提升了搜救工作的安全性。采用計算機視覺技術和傳感信息相結合的方法，對火災現場進行智能化分析。該系統能夠對建筑物的出口、危險區等重要因素進行自動識別，從而為救援路線的規劃提供了基礎[。將所得到的智能分析成果通過增強現實（AR）技術向火場指揮人員進行可視化展示，極大地提升了滅火指揮的效率。通過實時采集命令的實施效果，將其與預報結果進行對比和分析，并對模型參數進行持續修正[1]。該系統具有較強的自學習能力，可以有效地應對多種復雜情況，不斷提高指揮決策的科學性。同時，對整個決策過程、數據變動等進行全面記錄，為以后的工作積累有價值的信息。

五、結語

隨著近年來我國城市化步伐的不斷加快，城市規模持續擴大，人口密度日益增加，建筑結構也愈發復雜多樣。與此同時，新材料、新業態以及新結構在城市建設與運營中得到了廣泛應用。例如，新型建筑材料（如輕質但易燃的復合材料）被大量用于建筑裝飾，新興業態（如大型商業綜合體、超高層建筑以及地下空間開發等）不斷涌現，新的建筑結構形式（如裝配式建筑、大跨度鋼結構建筑等）也日益普及。這些變化給現代消防安全帶來了前所未有的挑戰，提出了更高的要求。傳統的消防指揮與調度模型在數據處理效率、決策科學性、資源配置合理性等方面，已經很難適應現代城市滅火救援的需要。本文在充分挖掘消防大數據特性與服務需求的基礎上，研究基于人工智能多源信息融合的消防指揮調度優化模型，為構建智能化、精準化的現代化消防指揮與調度體系提供一條可行的技術途徑。

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作者單位：國家消防救援局

責任編輯：王穎振 鄭凱津