人工智能助力消防预防与预测

摘要：火灾是一种破坏性极强的自然灾害，且具有突发性、难以预测性。基于火灾的各种复杂因素，消防部门必须在发现火灾之前预测出危险。近年来，人工智能和物联网技术在消防行业中的应用日益普及，其应用范围也从火灾预防逐渐扩展到火灾预测、灭火等方面。通过使用人工智能（ArtificialIntelligence，AI）技术，消防部门可以通过将信息输入计算机系统并在火灾发生之前预测出危险来提高安全性。基于此，将从以下几个方面出发（？？），详细阐述人工智能助力消防预防与预测策略，以期能够为相关从业人员提供一些必要的参考。

关键词：人工智能消防预防预测方法助力策略

中图分类号：TU998

HelpingFirePreventionandPredictionbyArtificialIntelligence

ZHANGWei

PythonMountainLienSecurityCenter，BeijingMunicipalSupervisoryCommission，Beijing，102200China

Abstract：Fireisaverydestructivenaturaldisasterandhassuddenandunpredictablecharacteristics.Basedonthevariouscomplexfactorsoffire，firedepartmentsmustpredictdangerbeforediscoveringfire.Inrecentyears，theapplicationofartificialintelligence（AI）andInternetofThingstechnologiesinthefireprotectionindustryhasbecomeincreasinglypopular，andthescopeoftheirapplicationhasgraduallyexpandedfromfirepreventiontofireprediction，firefightingandother aspects.ByusingAItechnology，firedepartmentscanimprovesafetybyinputtinginformationintoacomputersystemandpredictinghazardsbeforefireoccurs.Basedonthis，thispaperwill（startfromfollowingaspects，and）elaborateonthestrategyofassistingfirepreventionandpredictionbyAI，inordertoprovidesomenecessaryreferencesforrelevantpractitioners.

KeyWords：Artificialintelligence;Fireprevention;Predictionmethod;Assistingstrategy

消防安全与社会稳定、人民安居乐业紧密相关，在现代社会中，城市火灾的发生不仅会影响到人民群众的生命财产安全，还会对社会稳定和经济发展造成较大影响。为避免火灾事故的发生，需要加强对消防安全的重视。随着互联网和大数据等技术的快速发展，人工智能已经在消防领域得到应用。基于人工智能的火灾预警系统是指通过基于计算机视觉、深度学习、数据分析等技术手段对火灾发生时所处环境进行实时监测，通过利用这些技术，可以实现对火灾事故的早期预警和预测，提高消防设备的工作效率，降低人力成本。

1人工智能技术概述

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。智能代理是一种基于人类智能或人工神经网络的计算机模拟器，它可以模拟人的思维过程，将复杂问题转化为可计算问题。神经网络是一种模拟人脑结构和功能的数学模型，它以大量神经元为基础，通过这些神经元之间复杂而又紧密地联系在一起形成一个有机整体。神经网络已成为人工智能技术中最重要的研究领域之一[1]。

2消防预防与预测的实施现状

2.1缺乏系统的预测理论和方法

近年来，随着我国消防科学技术研究工作的不断深入和消防工作现代化建设的逐步推进，消防科学技术研究已经取得了很大成就。但在实际应用中还存在许多问题，这就要求相关人员在应用数学模型对火灾事故进行预测时，必须将火灾事故预测看作一个整体，通过分析火灾事故发生和发展过程中各因素之间的关系，将消防工作各方面与火灾事故发展过程有机地结合起来，用系统分析方法对火灾事故进行系统分析。

2.2缺乏准确的数据和信息

消防部门对火灾事故的预防与预测是一项系统工程，需要建立在对大量的火灾事故数据和信息的基础上，才能对火灾事故进行科学有效的分析和预测，但目前消防部门在火灾事故信息采集上存在着严重的缺陷。在发生火灾事故之后，消防部门只能从火灾事故现场提取部分数据和信息进行分析，这就导致数据信息不完整。此外，消防部门在进行火灾事故预测时也存在着明显的缺陷，例如：有些地方发生了较小规模的火灾，但却没有人向消防部门报告。这种不及时、不准确的信息采集方式很难对火灾事故进行有效预测，从而无法为消防部门提供科学准确的决策依据。

2.3缺乏专业的消防数据系统

火灾的发生是由众多因素影响的结果，而这些因素之间往往又有着复杂的关系，这就需要消防技术人员通过专业的分析手段，对火灾进行专业的预测和评估，才能更好地预防和控制火灾。但是，由于没有建立完整的消防数据系统，使我国很多火灾无法被准确预测和评估。因此，建立一套完善的消防数据系统十分必要。

3人工智能助力消防预防与预测的必要性3.1有利于实现消防工作智能化、数据化管理

人工智能的快速发展为消防工作的开展带来了新的机遇，人工智能技术可以应用在火灾监测预警、隐患排查治理、灭火救援指挥、消防工作效能评估等领域，对消防工作中存在的数据信息进行收集、整理、分析和挖掘，形成火灾风险评估、火灾隐患排查治理等方面的数据信息，为消防部门开展消防工作提供科学依据。另外，人工智能技术也可以运用在火灾预测预报中，相关人员可以利用人工智能技术对火灾发生的时间、地点、原因、发展趋势等进行科学预测，也可以利用计算机技术和数据库技术等对未来发生火灾的可能性进行预测，为火灾防控工作的进一步开展打好基础[2]。

3.2有利于提高消防应急救援的效率和水平

由于火灾现场环境复杂多变，消防应急救援工作对救援人员的综合素质要求较高，传统的消防救援队伍对于救援现场的判断主要依赖于经验，这也就导致了消防救援人员在执行任务过程中容易受到多种因素的影响，增加了救援难度。而将人工智能技术应用于消防应急救援领域，能够帮助消防救援人员更好地对现场环境进行实时监控，有效降低现场工作人员的劳动强度，并通过智能设备为救援人员提供更多的数据和信息，提高救援效率。此外，人工智能还能够为消防应急救援提供更为精确的灾情研判，使其能够及时准确地了解现场情况，为制定科学合理的救援方案提供有效帮助。

3.3有利于推动消防工作的社会化发展

人工智能技术的引入，可以打破当前消防工作中各部门之间的壁垒，实现“资源共享”。目前，我国的消防工作正处于从传统的“灭火救援”向“预防为主、防消结合”转变，而人工智能技术的引入能够很好地解决这一问题，通过建立一个网络化的信息管理平台，将各部门进行整合，形成一套完善、统一的信息管理系统，实现消防工作由传统的“被动应对”向“主动预防”转变。

3.4有利于增强消防救援队伍的工作实效

消防救援队伍在日常工作中，还存在一些不足和短板，尤其是在高科技信息技术应用上还存在一些薄弱环节。利用人工智能技术，可以为消防救援队伍提供信息支撑和技术保障。比如通过智能监控设备，可以帮助相关人员实时监测重点区域消防设施运行情况，并根据情况采取相应的处置措施；智能监控设备可以自动分析研判火灾风险，并自动发出预警信息；相关人员通过智能数据分析平台，可以快速、准确地获取火灾、火灾危险区域、区域内单位、企业的消防安全现状和消防安全状况等相关信息，为消防救援队伍在制订灭火救援方案和战术战法时提供有价值的参考信息。

4人工智能助力消防预防与预测策略

4.1基于神经网络的火灾预测

火灾是一种具有极强突发性的灾害，并且其具有蔓延性、破坏性等特点。基于此，要想对火灾进行有效预测，就必须建立科学、合理的火灾预测模型。目前，国内关于火灾预测模型的研究主要有BP神经网络、径向基函数神经网络、支持向量机等，BP神经网络是一种典型的非线性映射方法，其原理为通过大量输入值对系统输出值进行加权求和，从而实现对非线性系统的逼近。BP神经网络具有很强的非线性映射能力，在网络训练过程中，可以对输入样本进行自适应学习和调整，从而得到较为精确的预测结果。径向基函数神经网络是通过将输入空间向量映射到一个高维向量空间，从而实现对输入样本的优化学习。径向基函数神经网络能够根据输入样本对输出样本进行有效拟合，因此其在火灾预测中具有较强的泛化能力。支持向量机是一种基于统计学习理论的分类方法，其可以通过建立模型并利用学习到的分类规则对训练样本进行训练，从而获得较为精确的分类结果。基于神经网络的火灾预测需要相关人员采集和分析各种影响因素所对应的火灾危险等级数据，并对这些数据进行处理、分析和计算，将采集到的火灾危险等级数据作为输入参数并将其传递给神经网络中的隐含层中的神经元，最后通过调整神经网络模型中各隐含层神经元权值从而最终得到预测结果[3]。

4.2基于数据资源的火灾检测

目前，很多国家都已经将人工智能技术应用于消防行业，利用其强大的数据资源优势，可以有效提高火灾检测能力。具体来说，人工智能技术在火灾检测方面具有以下几个方面的优势：（1）人工智能技术能够通过分析数据资源的方式对火灾进行准确的识别，对火灾发生时的特征进行详细分析，从而为火情的判断提供参考依据；（2）基于人工智能技术对数据资源进行分析可以有效地降低人力成本，提高消防人员工作的时效性；（3）基于人工智能技术可以有效地减少误报与漏报情况的出现。在传统的消防工作中，由于火灾发生时具有一定的不确定性与随机性，因此很难确保火灾发生时能够准确地识别出来。然而，利用人工智能技术则可以实现对火灾发生时特征的精准判断。基于此种情况，可以采取以下几个方面的措施：（1）利用人工智能技术对图像数据进行采集，通过此种方式将火灾发生时的特征有效地获取出来；（2）利用人工智能技术对数据进行分析。在人工智能技术的支持下，可以将大量的视频图像进行处理，并将这些处理后的数据资源上传到消防中心服务器中。消防中心服务器在接收此种信息后，则会对信息资源进行处理，并将处理结果发送至显示终端，从而有效提高火灾检测能力[4]。

4.3基于机器学习的火灾分析

机器学习在火灾分析方面的应用可以实现对火灾中烟雾、火焰等的特征的分析，并通过对数据的处理来建立数学模型，从而实现火灾预测和预防。在机器学习中，神经网络模型可以通过数据训练来提高模型的预测精度。而随着数据量的不断增长，机器学习技术也逐渐走向成熟，并逐渐成为人工智能领域中的重要组成部分。其中，随机森林和神经网络两种模型可用于实现不同类型的火灾预警和预防。随机森林是一种多分类的集成学习算法，通过多个决策树的组合，从而能够获得更好的分类效果，适用于进行小样本学习和高维数据分析。在我国，基于随机森林算法建立的火灾预警系统可通过对历史数据和实际情况的分析来实现对火灾预警效果的提升[5]。

5结语

总之，人工智能技术在消防工作中的应用是一个很好的趋势。通过使用AI技术，消防人员可以利用深度学习算法、神经网络等技术进行火灾预测，通过人工智能技术，消防人员可以迅速对火灾危险进行评估，根据实际情况及时发现和消除火灾危险。基于AI技术建立的预测模型可以根据实际情况不断优化，从而提高其预测效果。由此可见，人工智能与物联网等信息技术相结合的方式在消防工作中具有很大的发展空间。因此，相关从业人员应该加强对此项工作的重视程度，并不断优化和完善人工智能与物联网相结合的消防工作模式。

参考文献

[1] 刘江龙.关于大型商业综合体消防安全隐患智能预警监测管理系统的研究[J].科技与创新，2023（23）：141-143.

[2] 马艺嘉，蒋慧灵，张少华.智慧消防建设实践与思考[J].科技与创新，2023（23）：33-35.

[3] 丁宏钰，石照耀，岳会军等.国内外双足人形机器人驱动器研究综述[J].哈尔滨工程大学学报，2021，42（7）：936-945.

[4] 刘化生.基于大数据平台的消防安全评估方法的研究与应用[D].南昌：南昌大学，2022

[5] 卢胤舜.人工智能技术、消防物联网在消防安全标准管理中的应用[J].大众标准化，2022（22）：10-12.