基于多网融合的消防大数据平台系统设计

张掖市甘州区消防救援大队 张燕

为了解决火灾防控工作中涉及到多个物理隔离网络、多业务部门和多业务系统的实际需要，本文在此基础上，提出了一种多网融合的消防大数据平台。平台分为三个主要模块：数据共享平台，应用大数据平台，展示大数据。运用数据共享、数据挖掘、人工智能、数据展示等各种数据的应用，满足灭火救援和消防监管工作的需要。

在我国的迅速发展中，消防事业在服务方式、服务质量和经营上都遇到了很大的困难。消防工作涉及抢险救援、火灾扑救、火灾防控以及消防监督等多个内容，数据存储在多个不同的业务体系中，数据积累数量庞大，类型繁多，数据相互之间的联系错综复杂，数据的使用水平低，难以适应消防工作的需要。许多基本资料属于各个服务体系，都是以与消防工作专用网相分离的方式进行传输的。该文介绍了在消防系统多网融合基础上，利用数据汇聚、数据挖掘、在线分析、数据分析，帮助火灾工作决策，提高消防服务质量。

1 多网融合的应用优势

1.1 节约投资，减少管线建设

“多网融合”的优势在于，不用再修建多条管道，只要在一个区域内安装一个网络即可，免去了以前一个区域要建造8个网络（可视、门禁、车辆、视频、云台、物业、背景、周边区域）等的薄弱线路。这样做可以节省资金，降低后期维修费用和复杂度。从建设的角度来分析，“多网融合”，可大幅降低铜导线的用量，根据工料法的后期测定，节约60%。从工程造价方面，多个实例（含与建筑智能化相关的建筑费用）的分析表明：在相同的性能条件下，多网集成系统的总投资费用要低于常规的10%左右。

1.2 节约机房投资，增加收益

“多网融合”还有一个优点，那就是不需要安装电脑室。在以往的智能建筑中，为了将各个区域之间的路径尽可能缩短，通常会将中央区域作为“中心机房”，而针对分批建设的工程，每个阶段都会有一个电脑室，这是一种极大的浪费!而在多网合一的联网模式下，“中心机房”就是中央的“中心”，而非具体的地理地点，可以依据具体的条件来决定，只要有光缆就可以了。在别墅和高楼大厦里，我们的电话系统是最好的IP设定，可以任意调用。

1.3 升级方便

“多网融合”是指在投入相同的前提下，通过增加网络的功能和更新的能力，从而达到健康智能的目的。根据运营和维修费用的计算，3-5年后，终端装置虽已出现故障，但网路仍能正常运作，并在终端装置的更新下，维持较长时间的运转。

2 大数据平台架构建设的主要技术

2.1 数据分析技术

数据分析技术是对被抑制的或者已经得到的信息进行检索，利用与关键词匹配的方法进行数据分析。本文主要研究了文档属性分析、日志分析、加密解密等技术。其中，数据分析技术涉及到了数据挖掘、机器学习等多种智能技术，即火灾现场在线分析技术、设备在线运行状况分析技术。由于火灾控制系统涉及多个行业，对大量的火灾资料进行了比较，对分析结果的精确度要求很高。

2.2 数据处理技术

数据管理技术是指数据的采集、整理、处理等一系列的工作。数据管理技术经过人工管理、文档管理和数据库管理三个阶段。各个阶段的数据存储冗余，数据的独立性逐步提高，数据处理更为简便，数据处理也更为便捷。数据处理技术还包含了数据提取、数据过滤等方面的技术，即数据的提取、转换、加载。同时，由于火灾信息的质量不高，数据的精确度、时效性都有待进一步提高，因此，对信息的处理技术也有很大的需求。

2.3 数据加工技术

具体来说，就是在火控系统和火控系统的硬件、软件等方面的虚拟技术。比如，大数据的预处理技术，就是对数据进行提取和清理。数据提取：由于所获取的数据类型和结构各异，可以将其转换成单个的数据，便于快速地进行分析。数据清理：并非所有的大数据都是有用的，有些数据是完全错误的，所以必须对这些数据进行筛选，然后才能得到有效的数据。

2.4 数据可视化技术

在数据可视化技术上，大数据技术挖掘和覆盖了大量的数据，从而指导了人们的经济活动，确保了各个行业的高效运转，使整个社会和经济得到了更高的集约化。从目前我国的大数据应用情况来看，其应用范围包括：政府决策、气象信息分析、数据信息处理和挖掘、网络信息挖掘、网络监控等。另外，数据可视化技术还包含了空间信息流显示、历史流显示、可视化等技术。其中包括实时监控火灾状态、屏幕与地图交互、虚拟现实等。火灾资料的类型很多，有关的指标也比较复杂。此外，今后消防用户对火灾信息的双向互动需求，需要采用数据表达技术，以确保火灾数据具有较高的可见性，并突出其强大的应用功能。

3 大数据共享平台设计

该平台将各个网络与商业系统的数据进行集成，从而构成了一个大型的火灾信息采集中心，并通过数据的共享，为火灾信息的处理和数据的处理奠定了基础。

3.1 硬件基础设施

平台以警务云平台作为计算、存储和安全的基础架构，实现了对各种类型的数据进行全面的共享和可扩充。在政府网络和因特网的建设上，我们将政府的云计算平台和网络平台作为计算、存储和安全的基础。

（1）一打一送请求方式。这种方法适用于不便于全库共享的数据供应商数据库数量大、安全性要求高的情况。主要使用Transmission协议的请求方式，数据请求采用Get方式，数据提交采用Post方式，客户端不限。所有客户端接口调用均需登录验证。（2）数据库表同步。这种方法适用于对数据更新频繁，实时性要求高的资料。在此基础上，通过双方建立前置库，由数据访问者提供数据库的链接，并按一定时间将相关数据进行排序，并将其推入相应的数据库表中。

3.2 软件架构

目前，火灾监控系统应用于火灾监控系统，一般采用多层次的系统结构，主要由用户交互界面、业务逻辑和信息访问三个层次组成。用户接口的主要作用就是让用户能够高效地访问到业务逻辑，将底层的数据展示给用户。同时，还必须对数据进行解析、校对和数据进行规范化处理，把数据反馈给数据层。它的主要作用就是提供多种不同的功能，以便更好地完成火灾大数据监控的大部分逻辑控制。此外，访问数据和访问数据库可以进行有效的交互，尤其是在访问和删除过程中，能够对数据进行修改和删除，从而达到对数据的更好的控制。

3.3 硬件架构

当前，在硬件建设的过程中，各有关部门都要定期进行设备的规范化检查和维护，并在最短的时间内完成软件的调试，将相应的硬件设备进行全面的更新。目前，火灾监测与管理的数据采集主要采用的是浏览器/服务的方式。随着这种硬件体系结构的发展，用户可以通过网络终端软件访问火灾监控，并具有良好的运行性能。

3.4 数据库系统

数据库是当前火灾信息化的重要组成部分，它必须将数据分析、存储、整合等多个方面的要求，合理配置统一的数据输入、传输和存储，确保基础数据的深刻交互，以更好契合消防系统对大尺寸数据的整合与处理需求。在进行数据库系统的开发过程中，有必要遵循几个原则：（1）对资料库的需求进行了深入探讨；（2）对数据库的精确分析总体的功能性需求。从建立资料库的真实目的出发，利用分析进行概念化的开发，然后再进行逻辑库和子模块的标准化，最终形成一个完整的数据库；（3）从系统的功能层次来看，首先要建立一个数据库的功能模型，并将其与相应的应用软件进行科学的配置，在代码处理完毕后，再进行系统的调整。

3.5 隐患与预警模块

在这个模型下，首先要将火灾风险源的数据进行系统化的整理，然后经过一系列的分析、判定和统计，得出相应的风险系数和概率化的专业公式，从而对火灾事故发生的几率进行预警，为火灾事故的预防以及安全管控等环节的决策提供有针对性的参考。

3.6 量化绩效考评模块

全面评价火灾工作，不仅能对火灾监管的执行进行全面的数据分析，而且还能对其日常工作的具体完成进行标准化的分析和归档。将整个过程和视频记录在整个系统中，方便监控。同时，将积分计入每月的智能打分，让系统自动分析出关键的信息。年终，通过对每月考核的权重计算，制定出一套行之有效的考核指标，对考核的效果进行全面的统计。

4 消防信息数据平台的系统与功能分配

（1）出警信息子系统。通过电子地图，可以直观的获取有关的信息，并进行即时的查询；通过道路资料库的数据，构建火灾事故预警分系统，通过电子地图，根据道路交通流量、交通流量、交通状况、道路维修等因素，制定最快抵达报警位置的路线。（2）消防宣传与隐患排查子系统。用户可以在网上浏览消防知识，也可以按辖区内的防火要求，对住户进行防火教育。隐患排查可以对每个社会单位进行排查，对其存在的火灾隐患实时显示。（3）大屏显示子系统。利用火灾监控设备与系统数据界面，实时显示各种数据，并能实时显示火灾情况。（4）应用维护子系统。应用维护子系统是一个维护人员的工作平台，它能够维护用户的权限，实现组织结构的设置，人员权限的变动和基础信息的变动。该系统能够对各单位进行统一的管理，并具有地图上的基本资料修正功能，能够对地图内人员、消防设施等的动态进行维护，满足对管理中不断更新的需求。

5 大数据平台应用设计

5.1 业务系统应用

在119报警系统的大数据分析中，可以将天气情况实时分享，通过对各企业所需的各单元进行自动抽取，并与安全监管机构的化工危险物品的运输动向进行自动的关联。利用因特网呈现的室内和户外立体图，了解周围环境及大楼的内部布局，为现场准确调度，与公安、安监、交通部门共享警情，联动处置。运用工商、公安机关的信息对企业和个人进行登记信息的核实，以使用统一的社保卡将有关单位的行政处罚、行政许可等资料进行链接，核实相关的防火法规为前提，使用网络上的室内、室外的图表和每日监控资料，进一步强化各单位和楼宇的监管，强化监管和规范，提高数据的精确度。

5.2 大数据展示设计

（1）火灾现场的可视性指挥。为指挥员实时监控、指挥调度管理、现场动态、指挥调度管理。（2）火灾的可视性。基于消防大数据，利用O-LAP（O-LAP）查询、数据挖掘等技术，通过对火灾事故的多个数据进行多维的分析，并将其以图表、地图等方式呈现。（3）对危险模式的可视性。以火灾风险模型为基础，采用了基于模型的机器学习方法，构建火灾风险模型。

6 系统运用对消防管理带来的深层次变化

（1）有效地集成了火灾情报和智能城市的数据。如何充分运用大数据和云计算的思想，实现对城市的有效管理，是构建一个开放、融合、高效的消防数据基础设施。该系统利用国家自主开发的地理信息系统收集的资料作为基础资料，在建成之初就积累了海量的基础资料，避免了前期大规模收集资料的烦恼。将由消防局自己收集和记录的工作方式转化为由整个社会所有有关火灾的资料汇集到消防部门。（2）明确职责，把防火监督与各职能单位联系起来。通过与公安、综治、住建、政、电、水、燃气等主要职能的信息交流，使各单位在防火工作中的职责和职能更加清晰。各部门收集到的资料经过审核、整理、使用后，将有关资料储存于资料交流子系统中，由各部门按各自的工作需求，从资料交换子系统中提取相应的资料，并采用智能比较的方法，及时更新各自的资料，以提升系统的连贯性和机动性，提升部门监管的工作效率和水平。在平时的工作中，由国家统一调度，统一指挥，使单一的火灾监控变为多个单位，从而有效地提升了火灾监控的效率。（3）实行以群众为中心的“群防群治”，把防火工作和人民群众的日常活动联系起来。引入综治、民政，使传统的消防站与社区、综治网格化相结合，充分利用政府部门的优势，进行全方位的防火教育。（4）加强对城市防火的智能化管理。对消防力量编制、消防基础设施建设、新增消防站选址、力量配置等方面提出了一些建设性的意见。

7 结语

根据消防工作需要，综合消防内部、外部信息化建设的实际情况和结果，构建消防信息共享渠道、内部、政府、网络等多种渠道，搭建消防大数据共享平台，达到数据共享的目的。以各种云计算平台为基础，防止数据的重复。该系统在数据共享、数据分析、数据挖掘等方面都是采用了较为成熟的技术，可以有效地减少工程的投资。将火灾信息的集成运用到现有的服务体系中。开展各类灭火、防火主题分析、预测分析及可视化演示，提高灭火救灾和防火监管工作效率。