電子信息化技術在防火監督工作中的運用

中圖分類號：TN929.5 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）07-0146-03

The Application of Electronic Information Technology in Fire Prevention Supervision

FENG Ya

（Danyang Street Office，Luxi New District，Heze City， Shandong Province，Heze 2740oo，China）

Abstract：Withthedevelopmentofscienceandtechnology，electronic informationtechnologyhasbeenintegrated into various fields of society，significantly improving Work efficiencyand management levels.In the field of fire prevention supervision，the integration of this technologycan enhance the comprehensiveness，timeliness，and high efciency of supervision.This paper explores how touse electronic information technology to optimize fire prevention supervision work，so as to promote its modern and intelligent development and comprehensively improve work efficiency and quality.

Keywords： electronic information; fire prevention supervision; technical application

0 引言

防火監督是維護社會公共安全的重要防線。傳統監管模式高度依賴人工巡檢，存在效率低下、監測盲區多、數據管理分散、應急響應滯后等固有缺陷。電子信息技術革命為防火監督體系現代化提供了關鍵技術支撐。通過構建物聯網感知網絡，可實現火災風險要素的實時采集與傳輸；運用智能分析技術，能夠建立多維度的風險評估模型，實現隱患的早期識別與預警；基于云計算平臺，可搭建協同化的應急指揮系統，提升多部門聯動處置效能。這種技術驅動的監管模式革新，不僅優化了防火監督的全流程管理，更推動了社會安全治理體系向智能化、精準化方向演進，為構建平安社會提供了堅實的技術保障。

1電子信息化技術在防火監督工作中運用的特征

電子信息化技術在防火監督領域的應用呈現出兩大顯著特征：一是技術體系的智能化轉型，通過融合人工智能算法、多維感知網絡和邊緣計算技術，構建起具備自主決策能力的智能防控系統。這種技術架構實現了對火災隱患的動態識別，突破了傳統監管模式中人工巡檢的時空局限，形成從隱患識別、風險評估到應急處置的閉環管理。二是數據驅動的信息化革新，依托物聯網終端構建起全要素數據采集網絡，運用分布式存儲和流式計算技術對消防設施狀態、環境參數等多元信息進行實時處理，通過建立知識圖譜挖掘數據關聯規律，為防火決策提供科學依據。這種雙輪驅動的技術革新不僅提升了監管效能，更推動了防火監督工作向預測性、精準化方向演進[1]。

2 電子信息化技術在防火監督工作中的應用

2.1視頻監控技術在防火監督工作中的應用

視頻監控技術可以被監督人員安裝在各個場所中，高清的視頻監控攝像頭能夠及時捕捉防火區域內所有人員的活動、設備運行情況以及消防通道暢通情況，24小時全天候的實時監控能夠彌補人為巡邏的不足，一旦發現火災隱患，視頻監控系統能夠第一時間捕捉畫面，將信息反饋傳輸到監控中心，發出報警信息提示采取防火措施。

視頻監控技術的運用同時還能夠實現畫面的智能分析，在視頻圖像分析技術的輔助下對采集到的監控畫面做智能識別和前沿性預判。智能視頻監控系統的核心技術有：多光譜成像技術，該技術可以將1.4～3μm的波段成像處理為可見光，能夠在煙霧環境中有效穿透實現良好的監控；動態背景建模技術，利用ViBe算法實現像素級運動檢測，能夠在不同的光照變化條件下監督區域的是否發生火災，其中ViBe算法核心是通過隨機采樣和更新策略來構建背景模型[2]，運作邏輯如下：

首先，ViBe算法的背景模型構建：在構建背景模型的時候先對監督區域的各類信息做初始化處理，對監控采集到的畫面逐幀分解為運算模型中的像素x，并從像素臨近區域內N（x）中隨機采取N個樣本，構成ViBe算法的背景模型： M（x）={v₁，v₂，…v_N} ， 。其次，ViBe算法的前景檢測：對提取到的像素逐幀判斷，與背景模型進行比較，如果滿足樣本選擇的條件（即是否存在火災隱患等），如果滿足閾值范圍則判斷為背景條件，進入到背景模型的預算中，否則判斷為前景，不進入到運算中。最后，ViBe算法的模型更新：以概率隨機替換模型中的一個樣本為當前值，并隨機更新鄰域像素的模型，更新策略為：P（替換） =? 0選擇 v_j∈M（x） 替換為I （x，t） 。

視頻監控技術中的深度學習框架利用YOLOv5s模型進行遷移學習和優化，可以對 98.2% 的火焰進行識別，不僅準確率高，還能夠反應時間早；視頻監控技術中的三維點云分析技術利用TOF相機和ICP算法，ICP算法根據火災蔓延速度的向量場建模對監督區域火災的蔓延情況進行監控，其中ICP算法能夠通過點云配準，進行迭代優化對齊兩組點云，進而判斷監督現場的信息和情況是否達成火災報警的情況[3]。ICP算法的運算邏輯為：

首先，構建目標函數，計算最小化的源點云P={p_i} 與目標點云 Q={q_i} 的均方誤差，計算公式為： 。其次，對采集畫面的最近鄰數據做搜索和匹配，對每一個 p_i 在Q的區域內找到最近臨點qi，尋找方式為： 最后，變換矩陣求解，通過SVD分解的方式求得最優的R和t。

在對人員行為進行分析的時候，視頻監控技術能夠判斷是否存在異常聚集、違規奔跑等情況，做出是否報警等判斷。視頻監控技術對消防通道做實時監控，自動識別通道是否存在違規占據的情況，避免消防通道占用影響消防救災或逃生。視頻監控智能分析功能可以保障監控效率，提前挖掘潛在的火災風險。

2.2智能傳感器技術在防火監督工作中的應用

智能傳感器技術作為現代消防系統的重要組成部分，其應用主要體現在煙霧傳感器、溫度傳感器和電氣火災監控傳感器等方面。這些傳感器通過物聯網技術組網，構建起全方位的火災預警系統，為防火監督工作提供了強有力的技術支持。煙霧傳感器是防火系統中的基礎監測設備?，F代煙霧傳感器采用光電傳感技術，能夠精確檢測空氣中懸浮顆粒物的濃度變化。在建筑物內部，煙霧傳感器按照消防規范要求，以網格化方式布置在天花板等關鍵位置，確保每個獨立空間都能得到有效監測。以某大型商業綜合體為例，其內部安裝了超過2000個煙霧傳感器，實現了對商場、辦公區、地下車庫等區域的全面覆蓋。當傳感器檢測到煙霧濃度超過預設閾值（通常為 2.5%5%05%00bs/m） 時，會立即觸發報警系統，并通過無線網絡將報警信息傳輸至消防控制中心，為火災撲救爭取寶貴時間。溫度傳感器在防火監督中同樣發揮著不可替代的作用。這類傳感器采用高精度熱敏元件，能夠實時監測環境溫度變化，測量精度可達 ±0.5^°C 。

2.3大數據分析技術在防火監督工作中的應用

大數據技術在防火監督中可以利用時空數據立方體算法構建高效算法，對所有監控數據點進行快速計算和實時OLAP查詢，及時反饋監控區域的信息。同時，大數據技術中的預測模型包含了LSTM-ARIMA混合模型（模型表示為： ，雙重計算和分析優勢可以消除傅里葉周期性干擾，確保預測準確性，還能夠精準地實現火災等級預測，誤差率不超過3.5% 。利用大數據技術做火災監控監管人員還可以利用和更新知識圖譜，Neo4j圖譜數據庫中有監控區域全面的建筑結構、消防設施、歷史火情等信息，這些信息構成大數據本體模型，在數據庫系統中支持Gremlin查詢語言實時調取，將監控區域的情況和數據分析系統有效關聯在一起，提升火災監控和推理的效率[4]。

2.4移動應用技術在防火監督工作中的應用

移動應用技術能夠成為火災監控人員最佳的移動終端應用，通過移動終端設備安裝專門的防火監督應用程序，工作人員即便離開監控現場也能夠通過移動終端快速查閱巡查信息，包括監控區域的運作基本情況、消防設施工作狀態、排查火災隱患等，監管人員能夠在移動終端對防火監督系統下達任務、設置工作提醒。

3 電子信息化技術防火監督工作中的應用優化策略

3.1搭建物聯網消防遠程監督系統

構建智慧消防管理體系，需以物聯網技術為基石，通過部署分布式感知網絡打造全域監控體系。要采用多模態傳感器陣列實現火災要素的立體化采集，結合邊緣計算節點進行初步數據清洗與特征提取。在通信架構層面，應構建5G與低功耗廣域網協同的傳輸通道，確保消防水泵、防煙風機等終端設備狀態數據的高可靠回傳。通過建立數字孿生平臺，可實現消防設施運行狀態的實景映射與動態仿真，為遠程調控提供可視化決策支持。在智能分析中樞，應集成機器學習模型，對水流壓力、煙氣濃度等參數進行趨勢預測，形成預防性維護策略。當監測到異常征兆時，系統自動觸發多級預警機制，通過雙向通信鏈路將處置指令下達至現場執行單元，同時推送最優逃生路徑至移動終端，形成“監測-研判-處置-評估”的閉環管理流程。

3.2加強防火監督系統大數據化策略

為了提升數據采集過程，不僅要做好傳感器的布置來提高數據采集工具，還可以利用物聯網設備對數據更加精準采集，同時借助云計算技術實現數據精準分析和處理。在物聯網系統中構建動態且高效的數據采集系統，為加強數據分析的效力，可以引入自然語言處理技術（NLP技術）和機器學習算法，用這兩類技術集合網絡平臺中的海量數據，借助廣泛信息支持現有從監督現場收集到的數據，優化數據采集和分析，并在人工智能和算法學習的過程中升級現有的火災風險模型。

為了提升數據處理和分析優化策略，運用實時數據分析技術對接收到的數據流進行即時處理和分析，識別出監督區域的是否存在異常模式。實時數據分析技術雖然涉及復雜的數據處理流程，但是其包含的數據實時清洗、整合、分析以及可視化即時處理，達到有效數據分析的目的。

3.3防火監督系統中決策支持系統的開發和運用

在防火監督和檢查領域，電子信息化技術可以構建風險評估模型對防火資源作分配，決策模型中考慮各種火災風險因素，給出風險評分，通過這一評分監控人員技術了解各監控區域發生火災的概率以及潛在的嚴重程度。監控人員可以根據風險評分調整監控資源以及消防資源，做出最優決策，包括監控設備的布置、傳感器精度調控以及參數設置、消防隊伍的部署、應急方案的制備、專業檢查人員的配置等[5]。在決策支持系統的數據收集、運算的過程中，得出防火決策建議，算法模型如圖1所示。

圖1防火監督系統中決策模型算法

電子信息化的決策支持系統不僅要做到火災監控工作的預判和分析，還能夠構建一個動態調整機制，靈活調控決策系統和風險評估資源協同合作，調整資源分配，大大提高防火資源的使用效率，控制火災風險，提前做好防火和消防方案，指導和維護現場工作秩序。

4 結束語

隨著電子信息化技術的發展和廣泛應用，電子信息化技術在防火監督系統中的應用可以改善傳統防火監督中的不足，完善防火監督區域的設施布置，設置智能傳感器對監督區域的信息進行采集，利用物聯網技術、大數據技術等對采集到的信息做高效分析和數據挖掘。本文分析電子信息化系統在防火監督體系中的運用，從應用特點出發，分析當前防火監督系統中應用的各項技術和設備，為未來電子信息化技術在防火監督系統中的應用提供發展建議，包括發展大數據技術的應用、物聯網監控系統的搭建和決策系統的升級優化，有效預防和減少火災風險，保障人民生命財產安全，維護社會穩定。

參考文獻

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