新形势下智慧消防技术发展现状分析

摘要：当前，浙江省消防数字化转型取得阶段性成果，助力消防安全治理能力稳步提升，但也需正视当前存在的技术与应用短板，以推动消防体系向更高水平迈进。在概述智慧消防技术发展背景的基础上，结合国内外已有的技术研究成果，探讨了以新一代信息技术为基础的智慧消防技术发展现状，以供参考。

关键词：智慧消防；人工智能；多传感器融合；物联网

中图分类号：D631.6 文献标识码：A 文章编号：2096-1227（2024）08-0057-03

1 背景

目前，我国正处于城市化快速推进时期，城市经济的快速增长和人口规模的持续增长，各类基础设施建设竣工投入使用，城市空间环境日益复杂，火灾风险不断增加，消防救援工作面临着前所未有的严峻挑战。据国家消防救援局官网数据显示，2023年1至10月，全国共接报火灾74.5万起，死亡1381人，受伤2063人，已核直接财产损失61.5亿元，与去年同期相比，起数和伤人数分别上升2.5%和6.5%，亡人数和损失分别下降13.2%和9.7%[1]。消防安全问题已经成为社会关注热点和城市应急管理重点。

随着应急救援任务的突发性、可变性和艰巨性愈加凸显，救援队伍若缺乏对火场信息的实时响应，不仅会影响灭火救援效率和质量，还易引起指挥决策失误，威胁现场人员生命安全。现阶段我国消防安全管理救援工作多侧重于日常监管巡查，防控精准度有待进一步增强、监测预警水平有待进一步提升、信息的准确性和时效性有待进一步提高，亟待建设一套灵敏真实、快速机动的灾害现场感知网络，进一步深化落实消防信息化改革。

近年来，大数据、人工智能、物联网等信息技术的发展为城市消防建设提供了新的解决方案。浙江省在“十四五”规划指导下，将智慧消防建设纳入数字化转型重点，推进新技术与消防工作的融合，构建“四横四纵”的总体框架，依托消防智能管控、一站式消防服务、数据资源共享管理三大平台，为城市发展提供安全保障。

2 火灾动态预警与多传感器信息融合技术

随着图像识别技术逐步应用于火灾研究领域，针对火焰显著的颜色特征，Celik T等[2]构建了一套结合目标色彩信息和背景环境因素进行实时火灾监测的预警系统，通过对视频帧序列进行处理，可在实际火灾场景下达到98%的监测准确率。但上述对于火灾传感器的研究主要集中在如何提高其探测精度和使用功能，缺乏对于火场温度分布情况的了解及烟雾扩散的监控预测。

红外线因其穿透性较强、可进行非接触式温度测量的特性，近年来也被广泛应用于火灾预防监测领域，成为快速判断火灾规模、确定火源大致方位的重要辅助工具。刘宏等[3]使用便携式毫米波雷达，增强了消防红外相机在充满烟雾的低能见度火场环境中的空间感知能力。Zhang S等[4]通过激光雷达结合双目视觉实现火灾自动巡检机器人的动态避障功能。通过采用图像、音频、雷达等多传感器融合的方式，可弥补复杂环境因素对单一类别传感器信息获取能力的限制，显著提升火灾自动化监测的效率和准确性。相比于传统基于单模态的火场感知方法，基于多传感器信息融合的火场识别技术通过集成来自不同类型传感器的数据，为火灾监测和预警提供更全面和准确的信息，其具有如下优势与特点：

一是数据综合分析。多传感器信息融合技术通过集成温度、烟雾、气体浓度等多种传感器的数据，能够对火灾现场进行综合分析，提供更为准确的火灾评估。例如，温度传感器能够监测火灾区域内的温度变化，快速识别出异常高温区域，从而帮助确定火源位置和火势强度；烟雾传感器通过检测烟雾的浓度变化，可以早期识别火灾并评估火势蔓延的速度；气体传感器则检测火灾现场有害气体的浓度，帮助判断火灾的燃烧性质和潜在的毒害风险。通过将这些传感器的数据进行融合和分析，系统可以准确判断火灾的性质、燃烧材料的类型和危险程度。这种综合分析为消防队伍提供了宝贵的信息支持，帮助其采取更为针对性的灭火措施。

二是强化系统鲁棒性。单一传感器的数据往往容易受到环境噪声和其他因素的干扰，导致误报或漏报。例如，温度传感器可能会因为周围环境高温而误报火灾。多传感器信息融合技术通过数据交叉验证和冗余处理显著提高检测精度。不同类型传感器的数据可以相互验证，例如，当温度传感器检测到异常高温时，系统会检查烟雾传感器和气体传感器的数据，只有当多个传感器的数据同时异常时，才确认火灾警报。这种方法大幅降低了误报率。通过在重要区域布置多个相同类型传感器等技术手段，多传感器信息融合技术能够减少误报和漏报的可能性，确保火灾预警系统能够在最短时间内发出准确的警报。

三是全方位态势感知。不同类型的传感器提供了火灾现场的多维度信息，包括温度分布、烟雾浓度、气体成分、视觉图像和音频信息。通过融合这些信息，系统可以对火灾现场进行全方位的态势感知。例如，热成像摄像头提供火场的温度分布图；视觉监控通过实时视频监控，提供火场内人员的活动情况和火势蔓延的可视化信息；音频传感器捕捉火场中的声音信息，辅助判断火灾现场的动态变化。通过多传感器信息融合，系统可以生成火灾现场的全面态势图，帮助指挥中心全面了解火场情况。这些信息不仅有助于制定更为有效的应急响应策略，还能在救援过程中提供实时支持，确保救援人员的安全和救援行动的高效。

3 火灾态势感知与人工智能技术

人工智能深度学习技术在智慧消防系统中的应用和普及，在火灾态势感知和安全决策方面展现出极大的优势。1991年，Okayama首次将基于人工神经网络的深度学习技术应用于火灾识别，验证了技术可行性。蒋亚强等[5]则提出了一种基于人工智能和外部烟气图像的建筑外立面开口火溢流温度场预测方法，通过对建筑火灾外部烟气行为的监测实现实时的热释放速率预测，从而为消防人员的应急决策提供支持。基于已有技术，可进一步以数据驱动城市消防安全管理与救援工作，从而实现大数据环境下的安全形势可判、救援工作可控、调度指挥可视。在火场救援场景中具体有以下几方面应用：

一是火场音频识别。火场环境中噪声复杂，各种警报声、火焰燃烧声、建筑物倒塌声以及人员的呼救声混杂在一起。传统的声音识别技术难以在这样的环境中有效工作。通过引入深度学习和机器学习算法，可以开发出更加智能的火场音频识别系统。这种系统能够捕捉和识别诸如被困者呼救在内的关键音频信息。首先，通过多种传感器捕捉现场音频，然后利用深度学习模型进行滤波处理，将关键音频信号与环境噪声区分开来。这不仅能够帮助救援人员更快地找到被困人员，还可以通过音频信息了解火场内部的动态变化，丰富火场态势感知渠道，提升救援效率。

二是消防员疲劳监测预警。消防员在高温、浓烟和紧张的工作环境中长时间工作，容易出现生理疲劳，进而影响其判断力和行动力，增加救援过程中的风险。通过深度学习技术，可以实现对消防员生理状态的实时监测和预警。具体来说，可以通过语音特征、呼吸频率、心率等参数的采集，结合深度学习模型对这些数据进行分析，评估消防员的疲劳程度和生理状态。这样的监测系统能够及时发出预警，提醒指挥中心进行人员调整，避免因疲劳导致事故发生，为后续人员调配及救援行动提供科学的决策依据。

三是热成像目标识别。在火灾现场，烟雾弥漫和高温环境常常使得传统的视觉监控手段失效。热成像技术可以穿透烟雾，通过捕捉物体的红外辐射来形成图像。结合机器学习算法，热成像图像可以用于识别和定位关键目标，如被困者和消防员。利用深度学习模型对热成像图像进行处理和分析，可以准确地识别出人体轮廓和位置。这对救援行动尤为重要，因为它能够在能见度极低的环境中提供清晰的目标信息，帮助救援人员迅速确定受困者和消防员的位置，提高救援行动的精确度和效率。

4 人员疏散行为识别与智慧引导技术

在现代城市的消防安全管理中，深度学习技术正在发挥越来越重要的作用。火灾发生时，迅速有效的人员疏散是减少伤亡的关键，而深度学习方法在这一过程中提供了强有力的技术支持。结合先进的深度学习技术，可以实现人员类别识别、疏散行为分析、负荷计算以及路径规划等功能，从而大幅提升火灾应急响应的效率和效果。

火灾现场的情况通常非常复杂，人员密集，环境多变，传统的人工监控和指挥难以迅速应对。而YOLO（You Only Look Once）技术作为一种实时物体检测系统，能够在火灾现场的视频监控中快速准确地检测和识别图像中的人员[6]。采用YOLO对视频信号进行分析，可以识别出不同类别的人员（如成人、儿童、老年人），并统计被困人数。这不仅有助于掌握现场的整体情况，还能为救援队伍提供重要的决策依据。

此外，采用姿态估计技术（如OpenPose、AlphaPose等）可以检测和识别人体的关键点，分析人员的姿态和行为。在火灾疏散中，OpenPose可以判断人员的疏散行为是否正常，识别出诸如恐慌、拥挤、摔倒等异常情况。这些行为分析能够帮助指挥中心及时发现并解决疏散过程中的问题，确保疏散通道的畅通和人员的安全。例如，当OpenPose检测到有人摔倒或行动不便人员时，可以立即通知救援人员前往处理，避免引发更大的混乱和伤害。

在识别和分析的基础上，深度学习技术还可以辅助疏散路径的动态规划。通过实时监控火灾现场的情况，结合人员分布和行为分析，优化疏散路径，避开危险区域，确保人员能以最快的速度、安全地撤离火灾现场。这样的实时路径调整能够显著提升疏散效率，减少人员在火灾中的停留时间，降低伤亡风险。

总体而言，深度学习方法在火灾人员疏散中的应用具有重要意义。它不仅能够提供精确的人员识别和行为分析，还能在疏散策略和路径规划上提供智能支持。通过这些技术的综合应用，可以显著提升火灾应急响应的能力。这一技术的应用前景广阔，未来有望在更多的应急管理和灾害响应场景中得到推广和应用。

5 消防信息化管理与物联网技术

信息化管理是智能消防生态系统的关键组成部分，可以帮助消防部门实时地、全面地对消防系统的运行情况，相关人员的行为、消防设备状态等进行监控和管理，提高消防部门的工作效率。一旦发生火灾，也可根据火情信息实施动态管控，从而降低火灾可能带来的危害及损失，并为后续制定消防应急预案和相关标准提供可靠、有效的数据来源。

目前浙江省已应用物联网技术建设智慧消防智能管控平台，归集整合三百多家运营服务机构数据库，实现了对全省33.26万家单位的实时监测，初步形成了网络化、数字化、标准化的消防信息化建设体系。但考虑到物联网技术在实现系统融合提供连通性便利的同时，也将带来一系列安全隐患，基于物联网、建筑设备控制及其他网络系统共同构建的消防系统越来越多地暴露在公共互联网中，有必要全面考虑潜在的信息安全隐患。

6 结束语

在产业革命和技术革新的时代背景下，智慧消防在发展建设的同时也面临着风险与挑战。作为消防从业者，既要把握前沿技术发展动态将其与实战经验结合应用，又要认识到信息互联带来的安全风险，从而贯彻落实中央部署要求，做到又好又快地全面推进现代科技与消防工作的深度融合，全力完成信息化条件下的消防救援转型升级工作，不断提高智能火灾防治水平，保障社会消防监管能力，最终打造具有良好发展前景和社会经济效益的智慧城市综合防火工作体系。

参考文献

[1]光明网.今年1至10月全国火灾形势报告公布[EB/OL].https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1782062479755618549&wfr=spider&for=pc

[2]Celik T，Demirel H，Ozkaramanli H，et al.Fire detection using statistical color model in video sequences[J].Journal of Visual Communication and Image Representation，2007，18（2）：176-185.

[3]刘宏，王天正，张海，等.基于毫米波雷达山火监测技术研究[J].武汉大学学报（工学版），2020，53（1）：72-80.

[4]Zhang S，Yao J，Wang R，et al.Design of intelligent fire-fighting robot based on multi-sensor fusion and experimental study on fire scene patrol[J].Robotics and Autonomous Systems，2022，154：104122.

[5]蒋亚强，王自龙，黄鑫炎.基于人工智能的外立面开口火溢流温度场预测[J].消防科学与技术，2021，40（6）：827-830.

[6]王思元，王俊杰.基于改进YOLOv3算法的高密度人群目标实时检测方法研究[J].安全与环境工程，2019，26（5）：194-200.