摘要：火災(zāi)是一種破壞性極強的自然災(zāi)害，且具有突發(fā)性、難以預(yù)測性。基于火災(zāi)的各種復(fù)雜因素，消防部門必須在發(fā)現(xiàn)火災(zāi)之前預(yù)測出危險。近年來，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在消防行業(yè)中的應(yīng)用日益普及，其應(yīng)用范圍也從火災(zāi)預(yù)防逐漸擴展到火災(zāi)預(yù)測、滅火等方面。通過使用人工智能（ArtificialIntelligence，AI）技術(shù)，消防部門可以通過將信息輸入計算機系統(tǒng)并在火災(zāi)發(fā)生之前預(yù)測出危險來提高安全性。基于此，將從以下幾個方面出發(fā)（？？），詳細(xì)闡述人工智能助力消防預(yù)防與預(yù)測策略，以期能夠為相關(guān)從業(yè)人員提供一些必要的參考。

關(guān)鍵詞：人工智能消防預(yù)防預(yù)測方法助力策略

中圖分類號：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

消防安全與社會穩(wěn)定、人民安居樂業(yè)緊密相關(guān)，在現(xiàn)代社會中，城市火災(zāi)的發(fā)生不僅會影響到人民群眾的生命財產(chǎn)安全，還會對社會穩(wěn)定和經(jīng)濟發(fā)展造成較大影響。為避免火災(zāi)事故的發(fā)生，需要加強對消防安全的重視。隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)在消防領(lǐng)域得到應(yīng)用?；谌斯ぶ悄艿幕馂?zāi)預(yù)警系統(tǒng)是指通過基于計算機視覺、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析等技術(shù)手段對火災(zāi)發(fā)生時所處環(huán)境進行實時監(jiān)測，通過利用這些技術(shù)，可以實現(xiàn)對火災(zāi)事故的早期預(yù)警和預(yù)測，提高消防設(shè)備的工作效率，降低人力成本。

1人工智能技術(shù)概述

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。智能代理是一種基于人類智能或人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算機模擬器，它可以模擬人的思維過程，將復(fù)雜問題轉(zhuǎn)化為可計算問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型，它以大量神經(jīng)元為基礎(chǔ)，通過這些神經(jīng)元之間復(fù)雜而又緊密地聯(lián)系在一起形成一個有機整體。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成為人工智能技術(shù)中最重要的研究領(lǐng)域之一[1]。

2消防預(yù)防與預(yù)測的實施現(xiàn)狀

2.1缺乏系統(tǒng)的預(yù)測理論和方法

近年來，隨著我國消防科學(xué)技術(shù)研究工作的不斷深入和消防工作現(xiàn)代化建設(shè)的逐步推進，消防科學(xué)技術(shù)研究已經(jīng)取得了很大成就。但在實際應(yīng)用中還存在許多問題，這就要求相關(guān)人員在應(yīng)用數(shù)學(xué)模型對火災(zāi)事故進行預(yù)測時，必須將火災(zāi)事故預(yù)測看作一個整體，通過分析火災(zāi)事故發(fā)生和發(fā)展過程中各因素之間的關(guān)系，將消防工作各方面與火災(zāi)事故發(fā)展過程有機地結(jié)合起來，用系統(tǒng)分析方法對火災(zāi)事故進行系統(tǒng)分析。

2.2缺乏準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)和信息

消防部門對火災(zāi)事故的預(yù)防與預(yù)測是一項系統(tǒng)工程，需要建立在對大量的火災(zāi)事故數(shù)據(jù)和信息的基礎(chǔ)上，才能對火災(zāi)事故進行科學(xué)有效的分析和預(yù)測，但目前消防部門在火災(zāi)事故信息采集上存在著嚴(yán)重的缺陷。在發(fā)生火災(zāi)事故之后，消防部門只能從火災(zāi)事故現(xiàn)場提取部分?jǐn)?shù)據(jù)和信息進行分析，這就導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息不完整。此外，消防部門在進行火災(zāi)事故預(yù)測時也存在著明顯的缺陷，例如：有些地方發(fā)生了較小規(guī)模的火災(zāi)，但卻沒有人向消防部門報告。這種不及時、不準(zhǔn)確的信息采集方式很難對火災(zāi)事故進行有效預(yù)測，從而無法為消防部門提供科學(xué)準(zhǔn)確的決策依據(jù)。

2.3缺乏專業(yè)的消防數(shù)據(jù)系統(tǒng)

火災(zāi)的發(fā)生是由眾多因素影響的結(jié)果，而這些因素之間往往又有著復(fù)雜的關(guān)系，這就需要消防技術(shù)人員通過專業(yè)的分析手段，對火災(zāi)進行專業(yè)的預(yù)測和評估，才能更好地預(yù)防和控制火災(zāi)。但是，由于沒有建立完整的消防數(shù)據(jù)系統(tǒng)，使我國很多火災(zāi)無法被準(zhǔn)確預(yù)測和評估。因此，建立一套完善的消防數(shù)據(jù)系統(tǒng)十分必要。

3人工智能助力消防預(yù)防與預(yù)測的必要性3.1有利于實現(xiàn)消防工作智能化、數(shù)據(jù)化管理

人工智能的快速發(fā)展為消防工作的開展帶來了新的機遇，人工智能技術(shù)可以應(yīng)用在火災(zāi)監(jiān)測預(yù)警、隱患排查治理、滅火救援指揮、消防工作效能評估等領(lǐng)域，對消防工作中存在的數(shù)據(jù)信息進行收集、整理、分析和挖掘，形成火災(zāi)風(fēng)險評估、火災(zāi)隱患排查治理等方面的數(shù)據(jù)信息，為消防部門開展消防工作提供科學(xué)依據(jù)。另外，人工智能技術(shù)也可以運用在火災(zāi)預(yù)測預(yù)報中，相關(guān)人員可以利用人工智能技術(shù)對火災(zāi)發(fā)生的時間、地點、原因、發(fā)展趨勢等進行科學(xué)預(yù)測，也可以利用計算機技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)等對未來發(fā)生火災(zāi)的可能性進行預(yù)測，為火災(zāi)防控工作的進一步開展打好基礎(chǔ)[2]。

3.2有利于提高消防應(yīng)急救援的效率和水平

由于火災(zāi)現(xiàn)場環(huán)境復(fù)雜多變，消防應(yīng)急救援工作對救援人員的綜合素質(zhì)要求較高，傳統(tǒng)的消防救援隊伍對于救援現(xiàn)場的判斷主要依賴于經(jīng)驗，這也就導(dǎo)致了消防救援人員在執(zhí)行任務(wù)過程中容易受到多種因素的影響，增加了救援難度。而將人工智能技術(shù)應(yīng)用于消防應(yīng)急救援領(lǐng)域，能夠幫助消防救援人員更好地對現(xiàn)場環(huán)境進行實時監(jiān)控，有效降低現(xiàn)場工作人員的勞動強度，并通過智能設(shè)備為救援人員提供更多的數(shù)據(jù)和信息，提高救援效率。此外，人工智能還能夠為消防應(yīng)急救援提供更為精確的災(zāi)情研判，使其能夠及時準(zhǔn)確地了解現(xiàn)場情況，為制定科學(xué)合理的救援方案提供有效幫助。

3.3有利于推動消防工作的社會化發(fā)展

人工智能技術(shù)的引入，可以打破當(dāng)前消防工作中各部門之間的壁壘，實現(xiàn)“資源共享”。目前，我國的消防工作正處于從傳統(tǒng)的“滅火救援”向“預(yù)防為主、防消結(jié)合”轉(zhuǎn)變，而人工智能技術(shù)的引入能夠很好地解決這一問題，通過建立一個網(wǎng)絡(luò)化的信息管理平臺，將各部門進行整合，形成一套完善、統(tǒng)一的信息管理系統(tǒng)，實現(xiàn)消防工作由傳統(tǒng)的“被動應(yīng)對”向“主動預(yù)防”轉(zhuǎn)變。

3.4有利于增強消防救援隊伍的工作實效

消防救援隊伍在日常工作中，還存在一些不足和短板，尤其是在高科技信息技術(shù)應(yīng)用上還存在一些薄弱環(huán)節(jié)。利用人工智能技術(shù)，可以為消防救援隊伍提供信息支撐和技術(shù)保障。比如通過智能監(jiān)控設(shè)備，可以幫助相關(guān)人員實時監(jiān)測重點區(qū)域消防設(shè)施運行情況，并根據(jù)情況采取相應(yīng)的處置措施；智能監(jiān)控設(shè)備可以自動分析研判火災(zāi)風(fēng)險，并自動發(fā)出預(yù)警信息；相關(guān)人員通過智能數(shù)據(jù)分析平臺，可以快速、準(zhǔn)確地獲取火災(zāi)、火災(zāi)危險區(qū)域、區(qū)域內(nèi)單位、企業(yè)的消防安全現(xiàn)狀和消防安全狀況等相關(guān)信息，為消防救援隊伍在制訂滅火救援方案和戰(zhàn)術(shù)戰(zhàn)法時提供有價值的參考信息。

4人工智能助力消防預(yù)防與預(yù)測策略

4.1基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)預(yù)測

火災(zāi)是一種具有極強突發(fā)性的災(zāi)害，并且其具有蔓延性、破壞性等特點。基于此，要想對火災(zāi)進行有效預(yù)測，就必須建立科學(xué)、合理的火災(zāi)預(yù)測模型。目前，國內(nèi)關(guān)于火災(zāi)預(yù)測模型的研究主要有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種典型的非線性映射方法，其原理為通過大量輸入值對系統(tǒng)輸出值進行加權(quán)求和，從而實現(xiàn)對非線性系統(tǒng)的逼近。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強的非線性映射能力，在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，可以對輸入樣本進行自適應(yīng)學(xué)習(xí)和調(diào)整，從而得到較為精確的預(yù)測結(jié)果。徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過將輸入空間向量映射到一個高維向量空間，從而實現(xiàn)對輸入樣本的優(yōu)化學(xué)習(xí)。徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)輸入樣本對輸出樣本進行有效擬合，因此其在火災(zāi)預(yù)測中具有較強的泛化能力。支持向量機是一種基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的分類方法，其可以通過建立模型并利用學(xué)習(xí)到的分類規(guī)則對訓(xùn)練樣本進行訓(xùn)練，從而獲得較為精確的分類結(jié)果?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)預(yù)測需要相關(guān)人員采集和分析各種影響因素所對應(yīng)的火災(zāi)危險等級數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進行處理、分析和計算，將采集到的火災(zāi)危險等級數(shù)據(jù)作為輸入?yún)?shù)并將其傳遞給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的隱含層中的神經(jīng)元，最后通過調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中各隱含層神經(jīng)元權(quán)值從而最終得到預(yù)測結(jié)果[3]。

4.2基于數(shù)據(jù)資源的火災(zāi)檢測

目前，很多國家都已經(jīng)將人工智能技術(shù)應(yīng)用于消防行業(yè)，利用其強大的數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢，可以有效提高火災(zāi)檢測能力。具體來說，人工智能技術(shù)在火災(zāi)檢測方面具有以下幾個方面的優(yōu)勢：（1）人工智能技術(shù)能夠通過分析數(shù)據(jù)資源的方式對火災(zāi)進行準(zhǔn)確的識別，對火災(zāi)發(fā)生時的特征進行詳細(xì)分析，從而為火情的判斷提供參考依據(jù)；（2）基于人工智能技術(shù)對數(shù)據(jù)資源進行分析可以有效地降低人力成本，提高消防人員工作的時效性；（3）基于人工智能技術(shù)可以有效地減少誤報與漏報情況的出現(xiàn)。在傳統(tǒng)的消防工作中，由于火災(zāi)發(fā)生時具有一定的不確定性與隨機性，因此很難確?；馂?zāi)發(fā)生時能夠準(zhǔn)確地識別出來。然而，利用人工智能技術(shù)則可以實現(xiàn)對火災(zāi)發(fā)生時特征的精準(zhǔn)判斷。基于此種情況，可以采取以下幾個方面的措施：（1）利用人工智能技術(shù)對圖像數(shù)據(jù)進行采集，通過此種方式將火災(zāi)發(fā)生時的特征有效地獲取出來；（2）利用人工智能技術(shù)對數(shù)據(jù)進行分析。在人工智能技術(shù)的支持下，可以將大量的視頻圖像進行處理，并將這些處理后的數(shù)據(jù)資源上傳到消防中心服務(wù)器中。消防中心服務(wù)器在接收此種信息后，則會對信息資源進行處理，并將處理結(jié)果發(fā)送至顯示終端，從而有效提高火災(zāi)檢測能力[4]。

4.3基于機器學(xué)習(xí)的火災(zāi)分析

機器學(xué)習(xí)在火災(zāi)分析方面的應(yīng)用可以實現(xiàn)對火災(zāi)中煙霧、火焰等的特征的分析，并通過對數(shù)據(jù)的處理來建立數(shù)學(xué)模型，從而實現(xiàn)火災(zāi)預(yù)測和預(yù)防。在機器學(xué)習(xí)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練來提高模型的預(yù)測精度。而隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長，機器學(xué)習(xí)技術(shù)也逐漸走向成熟，并逐漸成為人工智能領(lǐng)域中的重要組成部分。其中，隨機森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種模型可用于實現(xiàn)不同類型的火災(zāi)預(yù)警和預(yù)防。隨機森林是一種多分類的集成學(xué)習(xí)算法，通過多個決策樹的組合，從而能夠獲得更好的分類效果，適用于進行小樣本學(xué)習(xí)和高維數(shù)據(jù)分析。在我國，基于隨機森林算法建立的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)可通過對歷史數(shù)據(jù)和實際情況的分析來實現(xiàn)對火災(zāi)預(yù)警效果的提升[5]。

5結(jié)語

總之，人工智能技術(shù)在消防工作中的應(yīng)用是一個很好的趨勢。通過使用AI技術(shù)，消防人員可以利用深度學(xué)習(xí)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)進行火災(zāi)預(yù)測，通過人工智能技術(shù)，消防人員可以迅速對火災(zāi)危險進行評估，根據(jù)實際情況及時發(fā)現(xiàn)和消除火災(zāi)危險。基于AI技術(shù)建立的預(yù)測模型可以根據(jù)實際情況不斷優(yōu)化，從而提高其預(yù)測效果。由此可見，人工智能與物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)相結(jié)合的方式在消防工作中具有很大的發(fā)展空間。因此，相關(guān)從業(yè)人員應(yīng)該加強對此項工作的重視程度，并不斷優(yōu)化和完善人工智能與物聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合的消防工作模式。

參考文獻

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