消防监督工作中人工智能技术运用研究

刘川溥

（慈溪市消防救援大队，浙江 慈溪 315300）

随着网络计算机技术的不断发展，人工智能技术的应用也越发频繁，将人工智能技术融入到消防工作中，创新构建智能消防监督系统，不仅能够加快智慧城市的构建，同时有利于提高消防管理效率。相关研发人员应结合实际的消防监督工作情况及人工技术水平等因素进行调整，不断优化智能系统的实际应用效果，从而有效提高消防安全保障力度。

1 人工智能技术特点

人工智能技术属于计算机科学范畴，在实际的应用过程中特点较为鲜明。首先，协同性。能够与不同行业进行结合，通过利用人工智能技术进行有效的辅助管理，不仅能够拓宽应用范围，同时有利于提高工作质量和效率。其次，替代性。在使用人工智能时，能够通过对控制程序的调整和修改，有效替代相关劳动要素，顺利实现替代效应，提高整体的工作效率，同时降低人工成本的投入。最后，创新性。人工智能技术是一种创新能力较强的技术，其能够通过学习来代替一定程度的脑力工作，在实施过程中不断优化整体工作质量，同时在工作中进一步对相关领域进行深度开发与拓展，促进行业进一步发展。

2 加强消防监督的重要性

火灾是一种危害性较大的事故类型，其受到环境因素影响，可能会造成较大的生命财产损失，为避免受到火灾影响，应加强对消防监督工作的重视，及时发现火灾隐患并进行处理，避免火灾发生或扩大，造成更大的损失。将人工智能技术应用在消防监督管理过程中，有利于提高消防监督效果和覆盖范围，通过布置相关的监控网络，能够对监管区域进行实时监控，并智能识别其中的安全隐患，在发生火灾时第一时间报警，提高火灾监管效果，同时减少人工成本的投入，进一步提供防火效果。

3 智能消防监督系统的应用现状

现代化背景下，智能消防监督系统的应用越发普遍，通过将人工智能技术与消防监督体系进行结合，构建新型的智能消防系统。监督时，利用图像识别等方式进行信息采集，借助软件和算法进行判断和识别，从而进一步了解其中存在的消防隐患，提高消防监督工作的实际效率。但在智能消防监督系统应用过程中仍存在一定的发展瓶颈[1]。一方面，从技术角度来看。人工智能技术需要加强与消防体系的进一步结合，目前在图像识别方面仍存在一定的不足之处，在对危险源进行识别时可能存在一定的误差，影响系统的监督效果。同时当前智能消防监督系统的监控范围仍存在一定的限制，应通过恰当的方式进行优化调整，提高监控覆盖范围。另一方面，在实际应用上，目前智能消防监督机制仍存在不够完善的情况，不利于提高监督管理效果。此外，在火灾处理完毕后需要结合实际情况给出相应的火灾事故认定报告，但由于对现场火灾情况了解不足，会对火灾故障原因的判断产生影响，不利于提高整体管理效果。

4 消防监督工作中人工智能技术的应用

4.1 危险源目标检测技术

通过使用危险源目标检测技术，自动分析和识别危险源情况，实现对监控范围危险源的识别和警报，便于及时发现危险隐患，提高安全管理效果。该技术主要利用人工神经网络以及目标检测算法，对危险源进行计算和分析，通过学习进一步了解危险源的实际情况，便于后续的应用和检测。在构建危险源目标检测模型时，需要创建相应的数据库，收集危险源目标的相关数据。

4.1.1 数据收集与处理

为了向危险源检测系统提供更多的数据，需要对相关的实验数据进行收集，并将其进行初步处理，使其保持标准格式和状态，便于识别和处理。危险源相关数据的标注量相对较大，并且多为场景较为单一的环境，不同拍摄设备的分辨率存在较大的差异，导致在进行数据归档时，可能存在一定的难度。因此，在进行收集和处理时，需要对不同拍摄图像进行分类和处理，将其转化为相同大小的图片集，并对其进行标记，最后进行脚本的编写。图片的收集主要为了开发与提升视觉识别能力，相关人员应对危险源情况进行记录和分析，从而提高整体的识别和管理效果[2]。

通过网络收集和数据库分析的方法，对常见的可能造成火灾的物品进行标记，并根据物品危险性进行等级标记，以便后续进行物品的识别和分类。如对电器进行标记时，普通电饭锅及电压力锅均属于该类型，但实际的危险系数不同。通过对数据进行标记处理，形成相应的标签，以便后续进行分类和检测。

4.1.2 目标检测模型构建

在构建模型前，需要进行数据的预处理。在数据库的基础上，设置超参数和数据集等，达到数据增强的效果。使用Cut Mix或Mix Up等方法对数据进行处理和增强，使数据能够达到更为理想的识别状态。

在构建模型时，应设置危险源目标检测损失函数，利用函数计算危险源目标的变化情况。该函数主要分为3个组成部分。其一，预测框回归损失函数。在计算的过程中，需要根据预测框的边长和重心坐标等数据进行计算，使用公式进行表示

式中：LCIoU为损失定义；IoU为忽视变量联系情况下的损失情况；RCIoU为在IoU的基础上增加惩罚项后的数据。惩罚项的计算公式为

式中：ρ为计算欧式距离的函数；b为预测中心的坐标;bgt为真值框的中心点坐标；c为预测框与真值框的对角线长度；a和v为对长宽比的惩罚项。

其二，置信度损失函数。在进行计算时，可使用公式

其三，分类损失函数。在计算分类损失时使用公式

式中：Lclass为分类误差预测框中输入数值的类别概率为类概率的真实值。

因此在对整体的目标损失函数进行计算时，使用公式进行计算

式中：L（bbox）为最终损失函数；LCIoU为预测框损失函数；lobj为有目标的置信度损失函数；lnobbj为无目标的置信度损失函数；Lclass为分类损失函数。

通过设定相应的函数来进行功能模块的构建，借助数据模型分析的方式对危险源目标进行识别和分析，提高目标的识别效果[3]。将功能模块函数进行组合，并构建相应的检测模型，能够按照检测的要求识别目标物体的危险性。为提高模型的识别效果，需要对系统进行调试，为其提供足够的数据进行深度学习，进一步提高识别精准度和识别效率。定期对模型的使用情况进行分析，并利用模型进行合理实验测试，结合测试结果进行改进，使系统能够更加精准锁定危险物，并进行标记和提醒，在出现火灾情况时，及时进行上报处理。

4.2 智能消防物联网系统构建

智能消防系统与物联网系统进行结合，形成智慧消防物联网系统，有利于进一步提升对环境的监控效果，同时借助物联网平台，能够更快地发现火灾并进行报警，为消防单位提供区域范围内的消防设备和消防通道，以提高整体火灾抢救的效率，降低火灾带来的影响和破坏。在系统构建过程中，需要对智能计算技术进行优化，借助大数据和云计算等功能，构建消防物联网的数据库和系统功能，进一步优化整体的功能控制效果，使其在火灾的预防和控制方面发挥相应的作用。

物联网中的关键技术包括：信号识别、传感技术和无线网技术等，能够借助不同类型的网络实现通信连接，如常见的Wi-Fi、蓝牙等，借助网络形成相应的广域网，在物联网的基础上与消防工作进行结合，形成智慧消防物联网系统，进一步提高物联网的实际应用效果。在物联网的基础上进一步融合人工智能技术和消防工作，构建完善的智能消防监督系统。

首先，应对系统需求进行分析。智能消防监督系统应用过程中，需要扩大监督范围，并对范围内的设备信息与状态及环境相关数据进行准确的识别和收集，由系统对数据进行分析，从而得到相关的火灾发生相关数据。根据数据进行合理推断，充分发挥消防系统的实际作用[4]。由于消防监督工作较为复杂，在对中心功能模块进行分析时，需要构建相应的智能网络平台结构，对相关的消防工作进行调控，一方面，提高城市火灾的预防能力，加强对生命财产安全的保障；另一方面，通过物联网对城市火灾情况进行监督，连接报警系统进行自动报警，同时与消防设施和交通线路进行连接，为消防人员提供准确的指挥，提高消防工作完成效率，进一步发挥智慧城市的实际功能与作用。

其次，构建系统结构。智能消防物联网系统主体部分应为二级监督框架结构，其中一级结构由各类服务器组成，服务器与物联网进行连接，借助物联网的连接效果提高信息传输效率，同时扩大监督范围。二级结构主要为消防部门，在消防部门中包含报警系统终端，以及相应的智能管理平台。通过平台对上报的信息进行准确的处理，提高信息管理效率，如图1所示。

图1 监控中心联网结构

在使用智能消防物联网系统时，需要在监督范围内设置相应的服务器，并与物联网进行结合，对监控范围内的数据进行收集和上传，有专门的监控系统对数据进行分析。按照不同功能需求，对上传的信息进行分类处理，如识别火灾时直接报警，并通过联网为救援人员提供路线；识别消防设施状态故障时，进行图片提取并上传到相应的部门，由专门的部门进行维修处理；在火灾扑灭后，能够根据云储存中的监控情况进行详细分析和判断。

最后，智能消防物联网系统的实现。为使该系统功能能够更好地实现，需要搭建相应的服务器云端平台，同时构建相应的APP，并将智能平台系统与物联网服务器结合，从而实现信息的共享，并利用物联网实施环境监控和信息传输，完成对区域内范围的监控和管理。在不同区域的监控点中设置不同级别的监控子系统，便于提高对监控数据的管理效果[5]。处理完毕后的监控数据，若存在问题应按照故障情况给出相应的应对策略，并回传到相应部门。

5 提高人工智能技术应用效果的措施

5.1 构建完善的消防监督机制

将人工智能技术与消防监督工作充分融合，构建智能消防监督系统，有利于提高消防工作的实际效率，同时有效推动智慧城市的建设。为使系统的使用效果得到进一步提升，应结合实际情况，制定完善的消防监督管理机制，充分识别和发挥人工智能技术的优势，提高消防监督工作的实践效果。相关管理人员应以消防监督工作相关的要求与规定为基础，结合实际的工作情况制定相应的工作体系，由人工智能技术代替传统的人工监督，提高监督质量和效率，同时减少人工成本的消耗。此外，为确保人工智能技术能充分地为消防工作服务，应结合标准化操控方式制定相应的责任管理制度，在不同区域中设置相应的责任人，由责任人进行管理，保障区域功能的正常应用。在此基础上针对技术人员和系统管理人员制定相应的奖惩措施，提高员工的工作积极性，同时优化管理效果。

5.2 加强人工智能技术的研发

当前人工智能技术的应用较多，但在实际的应用过程中仍存在一定的粗放情况，未能完全发挥出人工智能技术的全部优势。因此，相关人员应加强对人工智能技术的研究与发展，针对目前技术使用不足之处进行深度的研发分析，进一步提升技术的实际应用效果。如在对危险源目标进行数据处理时，只能对图像表面的数据进行识别和分析，无法做到更深一步的识别和分析，从而影响数据的使用效果。在进行深度研究时，可以向数据的提取和赋能等方面进行发展，通过多种方式对数据进行分析，消除原始数据中的误差，提高信息识别的精准度，从而加强对环境中危险物品的识别精准度，提高消防监督的准确性。

此外，应加强人工智能的推演分析能力，借助相关的数据情况对区域火灾发生概率进行详细分析，以图标的方式显示在屏幕中，便于管理人员进一步识别和分析。如利用物联网进行大范围扫描监督，并利用系统对危险源进行识别和标记，利用人工智能技术进行推演和分析，了解该区域发生火灾的概率，管理人员根据推演结果到现场处理火灾安全隐患，降低火灾发生概率。

5.3 提高火灾事故认定的管理

火灾事故认定是消防管理中的重要部分，通过对火灾事故的调查和分析，了解火灾发生的原因、燃烧损失及扑灭情况，利用系统进行标准评定，从而给出相应的处理建议，或帮助管理人员完善认定报告，以便后续借助报告进行查漏补缺，优化管理机制。

6 结束语

综上所述，在将消防监督工作与人工智能技术进行结合时，通过相应的计算与构建，形成智能消防物联网系统，进一步加强对环境的识别和监督效果，同时强化消防工作完成质量。消防部门应加快引进该系统，同时提高消防人员的接受能力和工作水平，不断提供对系统的使用效果，借助系统提高消防预警和消防态势推演以及消防管理决策等方面的内容，确保消防工作能够有效推进，从而保障城市安全。