賈偉峰 李坤隆 鄧了蒙
摘要:隨著城市化的快速發(fā)展和復雜性增加,傳統(tǒng)的消防系統(tǒng)面臨著諸多挑戰(zhàn),尤其是在數(shù)據(jù)處理和實時響應(yīng)方面。因此提出一種融合SpringBoot、Vue及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的智慧消防平臺。平臺利用SpringBoot構(gòu)建高效后端,結(jié)合Vue開發(fā)的用戶界面,提供直觀的操作體驗。核心在于大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用,特別是采用Hadoop進行大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲與處理,以及使用Spark進行快速數(shù)據(jù)分析和模式識別。該平臺實現(xiàn)了實時監(jiān)控、事件驅(qū)動預警和數(shù)據(jù)深入分析,顯著提升了對火災(zāi)風險的預測和響應(yīng)能力,突出了現(xiàn)代軟件工程技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在消防安全領(lǐng)域的重要性和應(yīng)用潛力。
關(guān)鍵詞:智慧消防;大數(shù)據(jù);Hadoop;SpringBoot;Vue
中圖分類號:D035.36? ? ? 文獻標識碼:A? ? ? ?文章編號:2096-1227(2024)02-0006-04
隨著全球城市化的迅速發(fā)展,城市結(jié)構(gòu)變得日益復雜。高樓大廈、密集的住宅區(qū)、繁忙的商業(yè)中心成為現(xiàn)代城市的常態(tài)。消防安全作為城市安全管理的重要組成部分,其重要性在近年來愈發(fā)凸顯。傳統(tǒng)的消防系統(tǒng)雖然在過去數(shù)十年中發(fā)揮了重要作用,但在應(yīng)對當前城市化帶來的新挑戰(zhàn)時顯得力不從心[1]。
在各種災(zāi)害中,火災(zāi)是威脅公眾安全和社會發(fā)展最主要的災(zāi)害之一,它直接威脅著人民的生命財產(chǎn)安全。當前的消防系統(tǒng)主要依賴于基礎(chǔ)的電子設(shè)備和人工監(jiān)控。這些系統(tǒng)在處理復雜、高密度和大量數(shù)據(jù)的能力上有限。人工監(jiān)控不僅耗時耗力,而且在應(yīng)對突發(fā)情況時反應(yīng)速度慢,容易出錯。此外,由于缺乏高效的數(shù)據(jù)分析工具,即使收集了大量數(shù)據(jù),也難以從中及時發(fā)現(xiàn)潛在的火災(zāi)風險和規(guī)律[2]。
全球范圍內(nèi),智慧消防的發(fā)展受到了廣泛重視。在發(fā)達國家,例如美國和歐洲,智慧消防系統(tǒng)已經(jīng)相對成熟,廣泛應(yīng)用于城市規(guī)劃、建筑設(shè)計和應(yīng)急響應(yīng)中。而在發(fā)展中國家,隨著城市化的加速,智慧消防系統(tǒng)開始被視為提升城市安全的關(guān)鍵技術(shù)[3]。技術(shù)上的持續(xù)創(chuàng)新,如5G通信、AI和機器學習的發(fā)展,正在推動智慧消防系統(tǒng)的進一步創(chuàng)新。然而,如何有效集成復雜的技術(shù)系統(tǒng)、處理和分析大量數(shù)據(jù),以及解決數(shù)據(jù)隱私和安全問題,是智慧消防面臨的主要挑戰(zhàn)[4]。
在現(xiàn)代社會,大數(shù)據(jù)技術(shù)已成為解決復雜問題的關(guān)鍵工具。特別是在消防領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅是技術(shù)進步的體現(xiàn),更是提高城市安全管理效能的重要轉(zhuǎn)折點[5]。在面對城市化快速發(fā)展帶來的復雜挑戰(zhàn)下,本文提出了一個基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智慧消防平臺,以應(yīng)對傳統(tǒng)消防系統(tǒng)在數(shù)據(jù)處理和實時響應(yīng)方面的不足。該平臺結(jié)合了SpringBoot和Vue技術(shù),利用Hadoop進行大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲與處理,以及通過Spark進行快速數(shù)據(jù)分析和模式識別,旨在實現(xiàn)對火災(zāi)風險的實時監(jiān)控、事件驅(qū)動預警和深入數(shù)據(jù)分析。這一系統(tǒng)的應(yīng)用不僅提高了消防部門對火災(zāi)風險的預測和響應(yīng)能力,也優(yōu)化了資源分配,提升了公眾的火災(zāi)安全意識,提高了跨部門的協(xié)作效率。通過這種技術(shù)革新,智慧消防平臺有望顯著提升城市消防安全水平,展示了現(xiàn)代軟件工程技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析在消防安全領(lǐng)域的應(yīng)用潛力和重要性。
1 基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的智慧消防平臺
1.1? 系統(tǒng)框架
系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計,便于擴展和維護。每個模塊負責特定功能,保證了系統(tǒng)的靈活性和可靠性。系統(tǒng)還按功能劃分為多個層次,每層承擔不同的職責,確保高效數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和處理。在設(shè)計上注重系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性,采用先進的數(shù)據(jù)加密和冗余機制,以防止數(shù)據(jù)丟失和非法訪問。
數(shù)據(jù)采集層:負責從各類傳感器、攝像頭和IoT設(shè)備中實時采集數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)處理層:包括數(shù)據(jù)存儲和分析,利用Hadoop進行數(shù)據(jù)存儲和初步處理,Spark進行高級數(shù)據(jù)分析。
應(yīng)用服務(wù)層:基于SpringBoot,提供業(yè)務(wù)邏輯處理,如數(shù)據(jù)聚合、預警生成、分析結(jié)果處理等。
用戶界面層:通過Vue.js開發(fā),提供直觀、互動的用戶界面,展示實時數(shù)據(jù)和分析結(jié)果。
數(shù)據(jù)從傳感器和攝像頭流入Hadoop,進行存儲和初步處理。Spark進一步對數(shù)據(jù)進行深入分析。處理后的數(shù)據(jù)通過應(yīng)用服務(wù)層轉(zhuǎn)發(fā),應(yīng)用服務(wù)層處理業(yè)務(wù)邏輯后,將信息傳遞到用戶界面。用戶界面層收集用戶反饋和指令,反饋給應(yīng)用服務(wù)層,形成閉環(huán)控制。智慧消防平臺的組成見圖1。
1.2? 數(shù)據(jù)采集層
智慧消防平臺融合了各類傳感器來實現(xiàn)全面的火災(zāi)監(jiān)測和預警,如圖2所示,包括煙霧探測器、溫度傳感器、氣體泄漏傳感器、濕度傳感器、紅外傳感器和視頻監(jiān)控設(shè)備等。例如,煙霧探測器專門用于檢測早期火災(zāi)跡象,尤其在封閉空間或人少的區(qū)域中,它們能夠迅速識別出煙霧。溫度傳感器主要監(jiān)測環(huán)境溫度,對異常高溫迅速響應(yīng),特別是在存儲易燃物質(zhì)的區(qū)域。氣體泄漏傳感器則用于偵測可燃氣體和有毒氣體的泄漏,如天然氣和一氧化碳,這在化工存儲和工業(yè)區(qū)域尤為關(guān)鍵。濕度傳感器幫助評估火災(zāi)蔓延風險,而紅外傳感器則用于探測隱蔽區(qū)域的熱輻射,有助于早期發(fā)現(xiàn)火源。視頻監(jiān)控設(shè)備提供實時視頻監(jiān)控,對于遠程監(jiān)視和分析火災(zāi)現(xiàn)場至關(guān)重要。
在數(shù)據(jù)采集過程中,傳感器和視頻監(jiān)控設(shè)備持續(xù)收集關(guān)鍵數(shù)據(jù)。煙霧探測器和溫度傳感器的數(shù)據(jù)用于及時警報潛在的火災(zāi),而氣體泄漏傳感器的數(shù)據(jù)有助于預防由氣體泄漏引發(fā)的火災(zāi)。濕度和紅外傳感器的數(shù)據(jù)則分析火勢蔓延的可能性和早期探測火源。視頻監(jiān)控設(shè)備實時捕捉火災(zāi)現(xiàn)場情況,提供直觀的圖像數(shù)據(jù),使消防人員能更精準地評估和響應(yīng)火災(zāi)。這些數(shù)據(jù)在采集后經(jīng)過預處理和分析,轉(zhuǎn)化為實時監(jiān)控信息,使智慧消防平臺能夠快速響應(yīng)潛在的火災(zāi)威脅,極大地提高了消防安全管理的效率和準確性。
1.3? 數(shù)據(jù)處理層
數(shù)據(jù)處理層是為了處理和管理來自煙霧探測器、溫度和氣體泄漏傳感器、濕度傳感器以及視頻監(jiān)控設(shè)備的大量數(shù)據(jù)而設(shè)計。這一層的核心組件是Hadoop Distributed File System(HDFS),它作為一個高度可靠和可擴展的分布式存儲系統(tǒng),負責存儲各種類型的數(shù)據(jù)。HDFS的主/從架構(gòu)確保了數(shù)據(jù)的高可用性和容錯性,其中NameNode負責管理文件系統(tǒng)的命名空間和元數(shù)據(jù),而DataNodes則存儲實際數(shù)據(jù)。每個數(shù)據(jù)塊在不同的DataNodes上存儲多個副本,以防單點故障。
在數(shù)據(jù)預處理階段,采用Hadoop的MapReduce編程模型對從傳感器和視頻監(jiān)控設(shè)備收集的原始數(shù)據(jù)進行清洗、格式化和初步分類。例如,從煙霧探測器收集的數(shù)據(jù)經(jīng)過預處理后,可用于分析特定區(qū)域內(nèi)的空氣質(zhì)量變化,而視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)經(jīng)過初步的圖像處理和壓縮,便于后續(xù)的更高級別分析。
Spark在智慧消防平臺中扮演著高級數(shù)據(jù)分析的角色。它從Hadoop中獲取預處理后的數(shù)據(jù),執(zhí)行復雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。利用Spark的高性能處理能力,平臺能夠快速分析溫度、煙霧、氣體泄漏等數(shù)據(jù),及時識別火災(zāi)風險和異常狀態(tài)。此外,Spark的實時處理特性使得平臺能夠提供實時監(jiān)控數(shù)據(jù)和即時警報,如通過分析視頻數(shù)據(jù)識別火源位置和火勢發(fā)展趨勢。
1.4? 應(yīng)用服務(wù)層
應(yīng)用服務(wù)層主要負責處理來自數(shù)據(jù)中臺的各類信息,以及管理和執(zhí)行各種業(yè)務(wù)邏輯。該層基于SpringBoot框架,不僅提高了開發(fā)效率,也確保了服務(wù)的可靠性和伸縮性。
數(shù)據(jù)聚合與處理:首先對全域數(shù)據(jù)進行聚合和處理,實時掌握各個設(shè)備的異常數(shù)據(jù)和異常狀態(tài)指標。這一過程包括從多個數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù),如火災(zāi)報警系統(tǒng)、化學品泄漏檢測、巡檢記錄等,并將這些數(shù)據(jù)整合在一起,形成統(tǒng)一的視圖,便于后續(xù)的分析和決策。
事件和異常處理:平臺通過智能巡檢檢測到的設(shè)備故障和監(jiān)管異常,以及對這些異常事件的管理是應(yīng)用服務(wù)層的另一項關(guān)鍵職責。這包括對異常事件的分類、等級劃分,以及異常處理方法的預設(shè),確保在出現(xiàn)故障或異常時能夠迅速做出反應(yīng)。
巡檢和隱患管理:巡檢計劃的設(shè)定、執(zhí)行以及巡檢記錄的維護是應(yīng)用服務(wù)層的另一個重要功能。巡檢計劃可以是人工計劃、維保計劃或周期計劃,這些計劃確保了設(shè)備的持續(xù)監(jiān)測和維護。同時,隱患管理功能幫助排查和控制隱患,包括對排查出的事故隱患進行整改和監(jiān)控治理。
設(shè)備管理:允許用戶對設(shè)備進行全面的監(jiān)控和維護,包括查看設(shè)備總表、設(shè)備狀態(tài),以及實現(xiàn)設(shè)備的可視化管理。這些功能確保了平臺用戶能夠?qū)崟r獲取設(shè)備的詳細信息和運行狀況,以便及時進行必要的維護和調(diào)整。
應(yīng)用服務(wù)層還實現(xiàn)了一套RESTfulAPI,用于高效地在不同組件間傳輸數(shù)據(jù)。這些API提供了標準化的方法來訪問和操作數(shù)據(jù),確保前端用戶界面和第三方系統(tǒng)能夠輕松獲取所需信息。利用SpringBoot的強大支持,定義了各項業(yè)務(wù)邏輯的API端點,如數(shù)據(jù)聚合、預警生成和分析結(jié)果處理的API。這些API允許前端請求特定數(shù)據(jù)或執(zhí)行操作,如獲取實時火災(zāi)預警或查詢特定區(qū)域的傳感器數(shù)據(jù)。實施有效的API管理策略,包括監(jiān)控API的使用情況和維護API的性能,確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。
1.5? 用戶界面層
用戶界面層基于Vue.js框架,集成了多項先進技術(shù),以提供一個高效、響應(yīng)式且用戶友好的操作環(huán)境。Vue.js的核心優(yōu)勢在于其響應(yīng)式和組件化特性,使得用戶界面能夠快速響應(yīng)數(shù)據(jù)的變化并實時更新視圖。其雙向數(shù)據(jù)綁定機制簡化了數(shù)據(jù)操作,允許界面元素與數(shù)據(jù)模型之間的自動同步。此外,Vue.js支持組件化開發(fā),使得功能模塊如巡檢管理、設(shè)備監(jiān)控、備件管理等可以被封裝成獨立、可復用的組件,方便在不同界面中復用。這些技術(shù)的應(yīng)用,結(jié)合前后端分離的架構(gòu),不僅提高了開發(fā)效率,還增強了系統(tǒng)的可維護性和可擴展性。通過這些設(shè)計和技術(shù)實現(xiàn),智慧消防平臺的用戶界面層在提供豐富功能的同時,也確保了操作的流暢性和直觀性,極大地提升了用戶體驗和操作效率。
系統(tǒng)監(jiān)視主要包括系統(tǒng)概況、巡檢巡查、監(jiān)測報警、事件記錄、設(shè)備統(tǒng)計分析、故障統(tǒng)計和監(jiān)管統(tǒng)計。每個部分采用了特定的數(shù)據(jù)可視化技術(shù),以提高用戶的分析和監(jiān)控效率。見圖3。
系統(tǒng)概況:采用塊狀圖和環(huán)形圖相結(jié)合的方式展示消防報警主機、TGMS、液體泄漏、VRSDA、可燃氣等子系統(tǒng)近30天狀態(tài)及數(shù)量。環(huán)形圖中不同顏色的占比直觀地展示了各系統(tǒng)狀態(tài)的分布。
巡檢巡查:通過簇狀條形圖展示各類別的數(shù)據(jù)對比,條形圖中的矩形按對比維度切分,不同顏色反映不同維度間的關(guān)系,便于用戶分析和對比組內(nèi)數(shù)據(jù)。
監(jiān)測報警:利用數(shù)據(jù)輪詢方式定期跟蹤報告和事件報告,實現(xiàn)對報警數(shù)據(jù)的及時監(jiān)測,用戶可以依此及時跟進和響應(yīng)。
故障統(tǒng)計:單式條形統(tǒng)計圖清晰展示各個指標,易于用戶識別數(shù)據(jù)間的差異和數(shù)量大小,幫助用戶快速理解故障情況。
監(jiān)管統(tǒng)計:使用雷達圖全面分析設(shè)備的各項指標,該圖表形式簡潔、直觀,能夠在平面上展示多維數(shù)據(jù),實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)的有效可視化。
數(shù)據(jù)平臺通過全域數(shù)據(jù)采集與處理實現(xiàn)了對各個設(shè)備的異常數(shù)據(jù)和狀態(tài)指標的實時掌握,從而為企業(yè)經(jīng)營決策提供了數(shù)據(jù)化支持。該平臺有效整合了企業(yè)各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù),針對關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景如產(chǎn)品銷量和工廠能耗進行了專題數(shù)據(jù)分析與預測,進一步推動企業(yè)經(jīng)營的智能化。此外,通過決策的數(shù)字化和經(jīng)營的智能化,平臺不僅能快速揭示企業(yè)經(jīng)營管理中的問題和新機會,還能通過數(shù)字化和智能化手段促進業(yè)務(wù)模式的迭代創(chuàng)新,為企業(yè)帶來更高效的運營和更廣闊的發(fā)展前景。
報警管理:包括火災(zāi)報警系統(tǒng)、VESDA(早期煙霧探測系統(tǒng))、化學品泄漏和TGMS(毒氣監(jiān)測系統(tǒng))等多種報警類型。該功能涵蓋了對報警時間、報警結(jié)束時間以及與報警相關(guān)的設(shè)備監(jiān)管信息的管理,確保了實時監(jiān)控和迅速響應(yīng)。除了監(jiān)控報警數(shù)據(jù),報警管理還包括關(guān)鍵操作如確認警情和報警復位等,以便及時處理各類緊急情況。為了提高效率和可視化程度,這一功能需與應(yīng)急大屏和報警管理大屏緊密結(jié)合使用,這樣的設(shè)計不僅增強了實時監(jiān)控的能力,也提高了應(yīng)急響應(yīng)的效率。
異常處理:主要為各個設(shè)備,故障類型(報警、故障、監(jiān)管、離線)、故障等級、故障名稱,以及異常處理方法提示的預設(shè)。
巡檢管理:提供了全面的巡檢計劃、記錄和項目管理功能,以及深入的隱患管理分析。巡檢計劃分為人工計劃、維保計劃和周期計劃,以滿足不同維護需求。人工計劃允許用戶手動添加具體時間的計劃,而維保計劃和周期計劃則根據(jù)年、月、周的時間間隔自動發(fā)布。巡檢記錄功能展示了已生效的巡檢計劃,包括巡檢狀態(tài)和具體設(shè)備的檢查情況。在巡檢項目方面,日常維護需要的設(shè)備被納入特定的巡檢項目,一旦設(shè)置了巡檢計劃并生效,就可以對這些項目進行定期的巡檢。
2 結(jié)束語
本文深入探討了基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的智慧消防平臺的設(shè)計和實施,揭示了現(xiàn)代技術(shù)在提升消防安全和效率方面的巨大潛力。通過融合SpringBoot、Vue、Hadoop和Spark等先進技術(shù),該平臺不僅優(yōu)化了數(shù)據(jù)處理和實時響應(yīng)流程,還加強了火災(zāi)預防和應(yīng)急響應(yīng)能力。特別是在巡檢管理、隱患識別和處理等方面,平臺展現(xiàn)了對細致監(jiān)控和精準預警的強大支持。此外,該平臺還為消防部門提供了數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持,增強了公共安全和資源管理的有效性??傮w而言,智慧消防平臺不僅標志著消防服務(wù)向數(shù)字化、智能化的重要轉(zhuǎn)變,也為未來城市安全管理提供了新的視角和解決方案。
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