人工智能在消防裝備中的應(yīng)用研究

丁哲勇 何方

摘要：文章結(jié)合當(dāng)前人工智能技術(shù)在消防裝備領(lǐng)域的具體應(yīng)用，綜述了人工智能在消防裝備中的應(yīng)用現(xiàn)狀，特別是人工智能在消防物資儲(chǔ)備量的智能管理、智能消防機(jī)器人、火災(zāi)火源點(diǎn)自主定位識(shí)別、智慧消防領(lǐng)域的具體應(yīng)用。文末，對(duì)未來人工智能在消防裝備中的應(yīng)用發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行展望。

關(guān)鍵詞：人工智能;消防裝備;火災(zāi);救援

人工智能（Artificial Intelligence，AI）作為多學(xué)科交叉融合的先進(jìn)技術(shù)，已在多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、5G網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)技術(shù)的快速發(fā)展，社會(huì)層面對(duì)消防裝備的技術(shù)水平和應(yīng)用需求也在不斷提高，基于現(xiàn)有技術(shù)的傳統(tǒng)消防裝備，已不能夠滿足當(dāng)前社會(huì)對(duì)于消防救援裝備的智能化、時(shí)效性、便捷智能操作等的需求。

目前，正在持續(xù)推進(jìn)的智慧城市建設(shè)，其發(fā)展建設(shè)關(guān)鍵的一環(huán)為智慧消防建設(shè)，智慧消防建設(shè)為城市的公共安全提供了基礎(chǔ)安全保障。智慧消防建設(shè)過程中涉及的感知技術(shù)、通信網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)互通、城市基礎(chǔ)功能智慧化應(yīng)用等也是智慧城市建設(shè)的核心和關(guān)鍵?；谏鲜龇治隹芍?，智慧消防作為一項(xiàng)科學(xué)技術(shù)，具有系統(tǒng)性、復(fù)雜性的特點(diǎn)。

智慧消防技術(shù)的發(fā)展建設(shè)主要依附于先進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊技術(shù)、信息集成技術(shù)等先進(jìn)人工智能的智能消防管理控制系統(tǒng)。目前智慧消防技術(shù)已在智能化的消防火災(zāi)監(jiān)督以及火災(zāi)應(yīng)急救援實(shí)戰(zhàn)工作中得到了廣泛應(yīng)用和推廣。為此，基于人工智能技術(shù)設(shè)計(jì)開發(fā)更加智能、操作更為便捷的消防裝備勢(shì)在必行。文章結(jié)合近幾年國(guó)內(nèi)外人工智能技術(shù)在消防裝備研究領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行分析，以期為消防裝備的開發(fā)設(shè)計(jì)工作提供相關(guān)理論和實(shí)踐參考。

一、消防物資儲(chǔ)備量的人工智能管理

消防救援裝備物資作為消防應(yīng)急救援過程中的作戰(zhàn)必需品，在進(jìn)行消防救援時(shí)能否及時(shí)、準(zhǔn)確、合理地運(yùn)送到火災(zāi)救援現(xiàn)場(chǎng)，直接關(guān)系到火災(zāi)救援的時(shí)效性。應(yīng)急消防救援物資儲(chǔ)備量智能預(yù)測(cè)，通常來講基于消防救援物資的需求，或者基于消防救援物資的自身特征屬性。消防救援的救援儲(chǔ)備物資通常由固定的消防物資儲(chǔ)備庫(kù)進(jìn)行儲(chǔ)存，是保障消防物資安全管理的重要一環(huán)。為此消防救援物資的儲(chǔ)備量的精準(zhǔn)、智能管理對(duì)于消防救援的實(shí)時(shí)性和有效性具有重要作用。

對(duì)于大型火災(zāi)或者火情較為復(fù)雜的救援現(xiàn)場(chǎng)，一般需要多個(gè)消防救援單位協(xié)同作戰(zhàn)，這期間就需要功能完備、管理功能精細(xì)、準(zhǔn)確的消防物資儲(chǔ)備管理系統(tǒng)。然而，傳統(tǒng)的消防物資管理方法極易出現(xiàn)救援物資信息錄入錯(cuò)誤或者物資缺失等現(xiàn)象，不能夠做到對(duì)消防救援物資信息的準(zhǔn)確管理。在消防救援過程中，尤其對(duì)于涉及多種消防物資的拿取及調(diào)配任務(wù)時(shí)，傳統(tǒng)消防物資管理方法不能夠適應(yīng)相應(yīng)的需求。

隨著智能物流管理技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步，越來越多的先進(jìn)技術(shù)在消防物資管理中得到應(yīng)用和推廣，但是僅僅依靠傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)技術(shù)、射頻掃描技術(shù)，是無法全面、準(zhǔn)確地完成消防物資管理工作的。其中，基于基礎(chǔ)技術(shù)的消防物資管理方法，在處理消防物資的入庫(kù)和出庫(kù)環(huán)節(jié)時(shí)，無法將相關(guān)的消防物資庫(kù)存數(shù)據(jù)信息實(shí)時(shí)更新和完善，易出現(xiàn)數(shù)據(jù)更新不及時(shí)，導(dǎo)致消防物資管理數(shù)據(jù)庫(kù)中的物資數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確?？梢?，該類基于基礎(chǔ)技術(shù)的消防物資管理方法，在消防物資管理的實(shí)時(shí)性及準(zhǔn)確性上仍然存在一定的不足。

現(xiàn)階段，基于人工智能技術(shù)的消防物資精細(xì)化管理研究，已經(jīng)將部分研究成果在消防物資管理實(shí)踐環(huán)節(jié)進(jìn)行了推廣和應(yīng)用。筆者分析有關(guān)消防物資精細(xì)化研究的文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，目前人工智能技術(shù)在消防物資的管理研究工作中主要涉及消防物資儲(chǔ)備物品的分類、消防救援儲(chǔ)備物資存儲(chǔ)量預(yù)測(cè)、消防物資庫(kù)存量控制、消防物資儲(chǔ)備件的控制等?，F(xiàn)階段基于人工智能的消防救援物資儲(chǔ)備資源智能管理研究，已經(jīng)取得了諸多研究成果。

二、智能消防機(jī)器人

消防作業(yè)是非常危險(xiǎn)的，特別是當(dāng)火場(chǎng)充滿煙霧或其他有毒氣體時(shí)。消防機(jī)器人作為智能化消防裝備的代表，能夠協(xié)助消防員參與火災(zāi)撲救，提高消防滅火作戰(zhàn)效率。目前，許多類型的消防機(jī)器人已被用于室內(nèi)或室外火災(zāi)環(huán)境。美國(guó)和日本是最早開展對(duì)消防機(jī)器人研究及應(yīng)用的國(guó)家，其研制的消防機(jī)器人多以功能集成為目標(biāo)，可在高危作業(yè)環(huán)境下滿足多種作業(yè)要求，并已具備較為成熟的第三代人工智能化控制功能。

Su等人[1]設(shè)計(jì)了一種用于智能建筑的帶有一個(gè)滅火器和三個(gè)火焰?zhèn)鞲衅鞯南罊C(jī)器人，并提出了一種用于機(jī)器人火災(zāi)檢測(cè)的自適應(yīng)融合方法。Sandeep等人[2]提出了一種基于長(zhǎng)波紅外攝像機(jī)、紫外輻射傳感器和激光雷達(dá)的智能消防機(jī)器人火災(zāi)探測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)火勢(shì)熄滅時(shí)，機(jī)器人可以立即計(jì)算出其走向火場(chǎng)的路徑并返回到原來的起始位置。Rangan[3]開發(fā)了一種消防機(jī)器人，該機(jī)器人采用模塊化設(shè)計(jì)理念，包括火災(zāi)探測(cè)、路徑引導(dǎo)和滅火操作?；谟?jì)算機(jī)視覺的火災(zāi)探測(cè)算法用于提取火災(zāi)的非靜態(tài)特征，溫度和紫外線傳感器用于確認(rèn)火災(zāi)的存在以及深度映射。

當(dāng)前，我國(guó)也在開展智能消防機(jī)器人的研究工作。張慧賢等[4]對(duì)作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)未知環(huán)境進(jìn)行信息辨識(shí)、智能感知、具有一定路徑規(guī)劃與軌跡預(yù)測(cè)能力的消防機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)需求以及未來發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了總結(jié)。研究發(fā)現(xiàn)，智能消防機(jī)器人需要開展火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)救援環(huán)境信息的重建、具有自主路徑規(guī)劃和感知功能、自主控制技術(shù)開發(fā)實(shí)現(xiàn)火災(zāi)的自主撲救等先進(jìn)功能。孫上杰等[5]基于深度學(xué)習(xí)算法開展了面向森林消防機(jī)器人的路徑規(guī)劃設(shè)計(jì)研究，解決了消防機(jī)器人在復(fù)雜火災(zāi)環(huán)境人工操作困難、操作誤差大等問題。

三、火災(zāi)火源點(diǎn)自主定位識(shí)別技術(shù)

火災(zāi)火源點(diǎn)的定位識(shí)別技術(shù)在火場(chǎng)救援中非常關(guān)鍵，相對(duì)于傳統(tǒng)感煙、感溫、感光類火災(zāi)檢測(cè)技術(shù)，由于其自身技術(shù)特點(diǎn)的局限性，既能夠進(jìn)行火災(zāi)的報(bào)警和預(yù)警功能，不能夠在戶外、較遠(yuǎn)的距離以及動(dòng)態(tài)工作情況下應(yīng)用，更不能夠?qū)馂?zāi)火源的具體位置進(jìn)行定位分析，無法在移動(dòng)的智能消防裝備中應(yīng)用。伴隨著智能圖像處理技術(shù)的發(fā)展及在工業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用，基于視覺或圖像處理技術(shù)的火災(zāi)檢測(cè)研究成果，在實(shí)戰(zhàn)救援和偵察工作中得到廣泛應(yīng)用?；趫D像的火災(zāi)火源點(diǎn)自主定位識(shí)別技術(shù)，通過對(duì)拍攝的火焰火源視覺圖像識(shí)別，檢測(cè)到動(dòng)態(tài)變化的火焰特征，便可實(shí)現(xiàn)對(duì)火災(zāi)火源點(diǎn)的檢測(cè)?；趫D像識(shí)別的火災(zāi)火源點(diǎn)自主定位識(shí)別技術(shù)，不僅可以實(shí)現(xiàn)對(duì)可見火焰光的視頻圖像探測(cè)分析，同時(shí)還可以完成對(duì)紅外視頻火災(zāi)火源點(diǎn)的定位探測(cè)分析，對(duì)比傳統(tǒng)感煙、感溫、感光類火災(zāi)檢測(cè)技術(shù)，基于圖像識(shí)別的火焰檢測(cè)識(shí)別方法適應(yīng)性更強(qiáng)，適用范圍更加廣泛。

在基于圖像的火災(zāi)火焰識(shí)別研究領(lǐng)域，根據(jù)火焰圖像能獲取更多火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的火焰特征。傳統(tǒng)的火焰識(shí)別研究工作主要依賴火焰圖像檢測(cè)識(shí)別分類器，這時(shí)提取火焰圖像中的火焰特征值，需要更多地依靠技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)。火焰識(shí)別的關(guān)鍵一點(diǎn)在于特征值的提取是否正確、有效。常用于火焰識(shí)別研究的特征包括：火焰的亮度、火焰的高度重心、火焰的初始面積變化特征以及火焰的多重分形譜特征等。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)在目標(biāo)識(shí)別檢測(cè)研究工作中的應(yīng)用。利用深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)和建模能力，火焰的識(shí)別精度和識(shí)別效率方面得到提升。Tian[6]等人提出了一種基于Fast R-CNN的火焰識(shí)別方法，基于AlexNet模型實(shí)現(xiàn)了火災(zāi)火焰特征的自動(dòng)提取。Szegedy[7]等人提出了基于GoogleNet網(wǎng)絡(luò)的火焰檢測(cè)體系結(jié)構(gòu)，該方法在檢測(cè)精度和效率之間取得了一定的平衡，但仍然存在較高的誤報(bào)率?，F(xiàn)階段常用于火災(zāi)火焰識(shí)別的深度學(xué)習(xí)算法模型主要有：R-CNN和YOLO、SSD檢測(cè)算法[8]。前者采用區(qū)域建議方法生成樣本候選幀，并通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本進(jìn)行分類;后者將候選幀的提取和分類兩個(gè)任務(wù)合并到一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，將邊界定位問題轉(zhuǎn)化為回歸問題進(jìn)行處理。前者在檢測(cè)精度和定位方面具有優(yōu)勢(shì)，而后者的檢出率更高。YOLOv3算法采用了分類效果更好的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Darknet53，利用多尺度特征進(jìn)行預(yù)測(cè)，提高了小目標(biāo)的識(shí)別率，保持了速度優(yōu)勢(shì)，提高了檢測(cè)精度。

姚月姣等[9]設(shè)計(jì)了一種港口倉(cāng)庫(kù)自動(dòng)滅火系統(tǒng)，系統(tǒng)采用智能型主動(dòng)噴水滅火系統(tǒng)，能夠自動(dòng)探測(cè)火源，并實(shí)施主動(dòng)噴水滅火。Liu等[10]開發(fā)了一種基于紅外視覺的自動(dòng)噴氣滅火系統(tǒng)，該系統(tǒng)解決了在濃煙、低照明度的情況下基于視覺的火災(zāi)自動(dòng)定位困難問題。薛節(jié)[11]基于紅外成像理論，開展了圖像型火災(zāi)探測(cè)及火源定位系統(tǒng)的研究，提出了一種基于雙目視覺的火源的定位方法。基于人工智能和圖像識(shí)別技術(shù)可在傳統(tǒng)消防炮、消防機(jī)器人等消防裝備的基礎(chǔ)上，開發(fā)設(shè)計(jì)出具有自主識(shí)別定位火災(zāi)火源點(diǎn)的智能消防裝備[12]。綜上可知，國(guó)內(nèi)外就消防滅火自動(dòng)化技術(shù)進(jìn)行了較為廣泛的研究，部分研究成果在消防實(shí)戰(zhàn)中已經(jīng)得到了應(yīng)用。

四、智慧消防技術(shù)

智慧消防建設(shè)作為智慧城市的一部分，一直受到各級(jí)消防部門的關(guān)注。智慧消防技術(shù)作為先進(jìn)的消防救援解決方案，與傳統(tǒng)消防救援方法比較而言，智慧消防技術(shù)側(cè)重于消防救援信息的多渠道互通互聯(lián)、優(yōu)化消防預(yù)警能力及消防應(yīng)急指揮決策力。從消防技術(shù)的發(fā)展和公共安全的需求看，智慧消防是信息化背景下對(duì)社會(huì)消防安全管理模式的創(chuàng)新，是現(xiàn)代消防發(fā)展的必然趨勢(shì)。隨著智慧城市建設(shè)背景下對(duì)智慧消防產(chǎn)業(yè)的大力推進(jìn)，智慧消防將成為消防設(shè)施建設(shè)和管理中不可或缺的組成部分，是未來智慧城市建設(shè)及管理的發(fā)展方向。智慧消防技術(shù)基于“早發(fā)現(xiàn)、早處理”的救援原則，能將火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)和影響降到最低。要想真正實(shí)現(xiàn)智慧消防，不能夠僅將消防設(shè)備的相關(guān)數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)到平臺(tái)，而是需要綜合運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI、5G網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境的智能感知、智慧決策、流程把控、科學(xué)指揮等。

目前智慧消防技術(shù)已在國(guó)內(nèi)的消防救援領(lǐng)域得到了具體應(yīng)用和實(shí)踐，特別是智慧消防技術(shù)在火災(zāi)研判、火災(zāi)監(jiān)督管理等業(yè)務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛。國(guó)內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)資料分析了智慧消防在防火監(jiān)督業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，還有的分析了智慧消防視域下的社會(huì)消防安全管理。同時(shí)在電力行業(yè)，智能消防物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)也得到了設(shè)計(jì)、開發(fā)和研究。傳統(tǒng)電力行業(yè)的消防安全管理存在數(shù)據(jù)缺失、維護(hù)難度大、監(jiān)管缺失、互動(dòng)缺失等明顯弊端。這種管理方式滯后于當(dāng)前“門前推進(jìn)”“全流程管理”等先進(jìn)的安全管理理念，不適應(yīng)未來能源互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)發(fā)展的需要。針對(duì)這些問題，筆者建議構(gòu)建電力行業(yè)智能消防物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。該系統(tǒng)集中信息窗口，訓(xùn)練電力智能消防大腦，建立消防云管控系統(tǒng)，構(gòu)建電力消防交互機(jī)制、多方協(xié)同消防機(jī)制，實(shí)現(xiàn)“全網(wǎng)一體”理念，全網(wǎng)中的一切服務(wù)于管理火災(zāi)。對(duì)于存在極大火災(zāi)救援控制和防范困難的隧道火災(zāi)，相關(guān)研究人員設(shè)計(jì)開發(fā)了基于數(shù)值數(shù)據(jù)庫(kù)和人工智能的隧道火源智能檢測(cè)方法。在實(shí)際隧道火災(zāi)中獲取火源信息是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。然而，應(yīng)用人工智能（AI）和大數(shù)據(jù)的框架來預(yù)測(cè)隧道數(shù)值模型中的火源，能快速準(zhǔn)確地識(shí)別出火源的位置和大小，通過構(gòu)建一個(gè)數(shù)值模擬的大型隧道火災(zāi)數(shù)據(jù)庫(kù)，設(shè)定不同的火災(zāi)位置、火災(zāi)規(guī)模和通風(fēng)條件，對(duì)于指導(dǎo)火災(zāi)救援和撲救隧道火災(zāi)具有重要的科學(xué)實(shí)用價(jià)值。

五、總結(jié)與展望

人工智能技術(shù)在消防裝備中的應(yīng)用，不僅對(duì)于提高消防裝備的實(shí)戰(zhàn)能力具有積極作用，同時(shí)為及時(shí)有效處置各種復(fù)雜火災(zāi)火情提供了新的技術(shù)解決方案。文章結(jié)合人工智能技術(shù)在消防機(jī)器人、火災(zāi)火源智能定位、智慧消防以及消防物資的智慧管理等方面的應(yīng)用進(jìn)行了分析總結(jié)。

相信，未來隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，會(huì)有更多的新技術(shù)、新方法應(yīng)用到消防裝備領(lǐng)域。筆者認(rèn)為未來人工智能技術(shù)在消防裝備領(lǐng)域的應(yīng)用，將重點(diǎn)圍繞以下幾個(gè)方向發(fā)展：

（1）人工智能技術(shù)將會(huì)在更大范圍的消防裝備中得到應(yīng)用，不再局限于先進(jìn)的技術(shù)裝備，特別是在消防物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域、智慧消防領(lǐng)域等將會(huì)有更為廣闊的應(yīng)用空間，推動(dòng)智慧消防和消防物聯(lián)網(wǎng)研究成果能夠在火災(zāi)搶險(xiǎn)救援中得到實(shí)際應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)對(duì)安全隱患的盡早發(fā)現(xiàn)、及時(shí)處理，實(shí)現(xiàn)消防救援全程智能化。

（2）人工智能技術(shù)將會(huì)與消防技戰(zhàn)術(shù)緊密融合，設(shè)計(jì)開發(fā)出更加符合消防作戰(zhàn)需求、面向火災(zāi)救援實(shí)戰(zhàn)的智能化消防裝備。不再是僅將現(xiàn)成的相關(guān)人工智能技術(shù)嫁接到消防裝備上，而是設(shè)計(jì)開發(fā)具有實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用場(chǎng)景需求的智能化消防裝備。

參考文獻(xiàn)：

[1]Su K L.Automatic Fire Detection System Using?Adaptive Fusion Algorithm for Fire Firghting?Robot[C].IEEE International Conference on Systems，2006：256-259.

[2]Kim J H，Keller B，Lattimer B Y.Sensor Fusion?Based Seek-and-find Fire Algorithm for Intelligent?Firefighting Robot[C].In：IEEE/ASME International?Conference on Advanced Intelligent Mechatronics，2013：1023-1027.

[3]Sandeep G S P.A Computer Vision Based?Approach for Detection of Fire and Direction?Control for Enhanced Operation of Fire?Fighting Robot[C].In：International Conference on Control，2014：116-121.

[4]張慧賢，楊海軍，馬利民，等.消防機(jī)器人作業(yè)環(huán)境智能感知與識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)[J].機(jī)械制造與自動(dòng)化，2021，50（06）：186-189.

[5]孫上杰，姜樹海，崔嵩鶴，等.基于深度學(xué)習(xí)的森林消防機(jī)器人路徑規(guī)劃[J].森林工程，2020，36（04）：51-57.

[6]Tian H，Abudureyimu H，Han D.Multi-type Flame?Detection Combined with Faster RCNN[J].Journal?of Image and Graphics，2019，24（1）：73-83.

[7]Szegedy C，Liu W，Jia Y，et al.Going Deeper with?Convolutions[C]//Proceedings of the IEEE Conference on?Computer Vision and Pattern Recognition. 2015：1-9.

[8]Girshick R.Fast r-cnn[C].Proceedings of?the IEEE International Conference on Computer?Vision.2015：1440-1448.

[9]姚月姣，張珂.港口倉(cāng)庫(kù)自動(dòng)滅火系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案[J].中國(guó)科技信息，2017（06）：58-59.

[10]Liu J，Che X.Design of Fire Targeting Device?for Large Space Auto Tracking Jet Suppression?System[J].Science and Technology Innovation?Herald，2013，11：243-246.

[11]薛節(jié).圖像型火災(zāi)探測(cè)及火源定位系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D].上海：東華大學(xué)，2015.

[12]盧鵬，趙亞琴，陳越，等.復(fù)雜背景環(huán)境下基于SSD_MobileNet深度學(xué)習(xí)模型的火焰圖像識(shí)別研究[J].火災(zāi)科學(xué)，2020，29（03）：142-149.