AI賦能滅火救援多模態(tài)通信融合策略與實(shí)現(xiàn)路徑

摘要：在當(dāng)今滅火救援工作中，傳統(tǒng)通信方式存在信息傳遞不及時(shí)、多源數(shù)據(jù)融合困難等難題，影響救援效率與指揮決策的時(shí)效性。為應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)，從多模態(tài)數(shù)據(jù)采集、特征提取等方面，提出AI賦能的滅火救援多模態(tài)通信融合策略，進(jìn)一步從硬件設(shè)施建設(shè)、軟件開發(fā)以及應(yīng)用測(cè)試與優(yōu)化3個(gè)環(huán)節(jié)，構(gòu)建了具體的實(shí)現(xiàn)路徑體系，通過一系列舉措，旨在提升滅火救援過程中的信息傳遞效率與協(xié)同作戰(zhàn)能力，為消防救援工作提供技術(shù)支撐。

關(guān)鍵詞：AI賦能；多模態(tài)；特征提取

中圖分類號(hào)：D631.6" " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" " " "文章編號(hào)：2096-1227（2025）03-0061-03

在滅火救援的實(shí)際場(chǎng)景中，信息傳遞的高效性與準(zhǔn)確性，是保障救援行動(dòng)順利完成、確保救援人員和受困人員生命安全的關(guān)鍵要素。以往的通信方式大多局限于語音或文字等單一模態(tài)形式。當(dāng)處于火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)這種極為復(fù)雜的環(huán)境時(shí)，現(xiàn)場(chǎng)的嘈雜聲、濃煙導(dǎo)致視線受阻等情況，導(dǎo)致傳統(tǒng)通信方式傳遞的信息出現(xiàn)不準(zhǔn)確或者延遲的問題[1]。AI賦能的多模態(tài)通信融合技術(shù)能夠把視頻、音頻、圖像以及傳感器采集的數(shù)據(jù)等多類型信息進(jìn)行有效融合，再利用AI算法對(duì)這些信息進(jìn)行深入分析與處理。如此，可以顯著提升火情監(jiān)測(cè)的精準(zhǔn)度，提高指揮調(diào)度工作的效率，為救援行動(dòng)提供更為可靠的安全保障?；谏鲜霰尘?，本研究聚焦于AI賦能滅火救援多模態(tài)通信融合策略與實(shí)現(xiàn)路徑并展開深入研究，助力提升滅火救援工作的智能化、高效化水平。

1 AI賦能滅火救援多模態(tài)通信融合策略

1.1" 多模態(tài)數(shù)據(jù)采集

在滅火救援場(chǎng)景中，多模態(tài)數(shù)據(jù)采集是構(gòu)建AI賦能多模態(tài)通信融合系統(tǒng)的核心基礎(chǔ)，其技術(shù)實(shí)現(xiàn)需圍繞視覺、音頻、環(huán)境及文本信息4大模態(tài)展開。其中，視覺、音頻、環(huán)境3種模態(tài)數(shù)據(jù)的采集方式見表1。

文本模態(tài)數(shù)據(jù)來源廣泛，包括災(zāi)情報(bào)告、應(yīng)急預(yù)案、建筑圖紙。為確保多模態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)序一致性，采用精密時(shí)間（PTP）協(xié)議實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)時(shí)間戳同步，將視頻幀、傳感器數(shù)據(jù)與文本記錄精準(zhǔn)對(duì)齊，時(shí)延抖動(dòng)控制在1ms以內(nèi)。通過Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法統(tǒng)一量綱，如將溫度數(shù)據(jù)（-40～1500℃）轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值，音頻分貝值（0～140dB）映射至[0，1]區(qū)間。Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法如式（1）所示：

其中，X為原始數(shù)據(jù)點(diǎn)，μ為該特征在整個(gè)數(shù)據(jù)集上的均值，σ為該特征的標(biāo)準(zhǔn)差，Z為標(biāo)準(zhǔn)化后的值，服從均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的正態(tài)分布。在此基礎(chǔ)上，動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)清洗通過智能算法去除噪聲。視頻數(shù)據(jù)采用背景差分法消除光照干擾，并利用DBSCAN聚類算法剔除激光雷達(dá)點(diǎn)云中的異常點(diǎn)；音頻信號(hào)經(jīng)小波變換后保留0.2～4kHz關(guān)鍵頻段；文本數(shù)據(jù)利用正則表達(dá)式提取高權(quán)重關(guān)鍵詞（如坍塌、逃生通道等）[2]。

1.2" 特征提取

在視覺特征提取方面，采用SIFT算法通過尺度不變特征變換提取建筑結(jié)構(gòu)對(duì)比所需的圖像關(guān)鍵點(diǎn)描述子，F(xiàn)AST算法結(jié)合Harris角點(diǎn)檢測(cè)，精準(zhǔn)定位火場(chǎng)熱源輪廓，而LBP算法則通過局部二值模式描述煙霧擴(kuò)散的紋理特征；深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，以ResNet-50為骨干網(wǎng)絡(luò)提取熱成像視頻的多尺度特征圖，并通過ROIPooling技術(shù)聚焦火源區(qū)域，三維重建技術(shù)則通過融合激光雷達(dá)點(diǎn)云與無人機(jī)影像，利用PointNet++進(jìn)行點(diǎn)云特征提取，生成厘米級(jí)精度的火場(chǎng)三維模型。

音頻特征提取層面，頻域分析采用MFCC算法提取爆炸聲的頻譜特征，時(shí)域分析則通過短時(shí)能量檢測(cè)定位呼救聲片段，并利用CRNN網(wǎng)絡(luò)區(qū)分環(huán)境噪聲與有效語音。環(huán)境特征提取包含物理參數(shù)與時(shí)空序列建模：采用隨機(jī)森林模型融合溫濕度、氣體濃度數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)火場(chǎng)危險(xiǎn)等級(jí)，利用GRU網(wǎng)絡(luò)捕捉風(fēng)速、氣壓的時(shí)序變化。文本特征提取中，NLP技術(shù)中的BERT模型生成語義向量，解析應(yīng)急預(yù)案指令，TF-IDF算法篩選建筑圖紙中的關(guān)鍵設(shè)施信息（如承重墻、消火栓位置）。通過t-SNE降維技術(shù)，將多模態(tài)特征壓縮至512維向量，形成覆蓋視覺、音頻、環(huán)境、文本的全維度火場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知能力。

1.3" 多模態(tài)通信信息融合

1.3.1" 融合算法設(shè)計(jì)

多模態(tài)通信信息融合技術(shù)需結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與混合融合策略，以實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)語義關(guān)聯(lián)與高效決策支持，核心流程涵蓋模態(tài)專用處理網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、融合層設(shè)計(jì)及跨模態(tài)對(duì)齊與關(guān)聯(lián)3大環(huán)節(jié)。在模態(tài)專用處理網(wǎng)絡(luò)中，視覺分支采用改進(jìn)的FasterR-CNN架構(gòu)，通過輸入熱成像視頻幀，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)（如被困人員位置）與語義分割（火勢(shì)區(qū)域）的雙重任務(wù)；音頻分支則利用Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)處理語音信號(hào)，提取爆炸聲事件的時(shí)間戳與強(qiáng)度參數(shù)；環(huán)境分支構(gòu)建多輸入多層感知機(jī)（MLP）網(wǎng)絡(luò)，融合溫濕度、氣體濃度等多源數(shù)據(jù)，輸出危險(xiǎn)等級(jí)評(píng)分。MLP網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)L如式（2）所示：

其中，N為樣本數(shù)量，i為索引變量，為模型對(duì)第i個(gè)樣本的輸出，為第i個(gè)樣本的實(shí)際標(biāo)簽或目標(biāo)值。融合層設(shè)計(jì)包含早期融合、晚期融合與混合融合策略：早期融合在特征層級(jí)拼接多模態(tài)向量，如將256維視覺特征與128維音頻特征拼接為384維向量，輸入全連接層實(shí)現(xiàn)火源快速定位；晚期融合在決策層級(jí)進(jìn)行加權(quán)投票，綜合視覺檢測(cè)結(jié)果與文本指令優(yōu)先級(jí)，生成最終救援指令；混合融合則通過中間層注意力機(jī)制動(dòng)態(tài)分配模態(tài)權(quán)重，如當(dāng)熱成像檢測(cè)到高溫區(qū)域而音頻無異常時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)提升視覺分支權(quán)重以強(qiáng)化關(guān)鍵信息。

跨模態(tài)對(duì)齊與關(guān)聯(lián)環(huán)節(jié)中，時(shí)空對(duì)齊借助Transformer架構(gòu)的自注意力機(jī)制，將視頻幀（時(shí)間步t）與同步傳感器數(shù)據(jù)（時(shí)間步t±1）進(jìn)行跨模態(tài)關(guān)聯(lián)，確保時(shí)序一致性；語義對(duì)齊采用雙線性融合技術(shù)，將視覺特征與文本指令的語義向量映射至統(tǒng)一空間，實(shí)現(xiàn)“疏散通道”文本指令與實(shí)景視頻路徑的精準(zhǔn)匹配。這一技術(shù)體系通過分層融合與動(dòng)態(tài)對(duì)齊機(jī)制，有效提升火災(zāi)場(chǎng)景下的多模態(tài)信息協(xié)同能力，為應(yīng)急響應(yīng)提供智能化決策支持。

1.3.2" 通信資源優(yōu)化分配

動(dòng)態(tài)帶寬分配基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）框架，通過構(gòu)建多智能體Q-Learning模型，實(shí)現(xiàn)視頻、音頻、傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)帶寬分配。系統(tǒng)以網(wǎng)絡(luò)時(shí)延、丟包率及模態(tài)重要性為優(yōu)化目標(biāo)，動(dòng)態(tài)調(diào)整各模態(tài)的傳輸優(yōu)先級(jí)。例如，當(dāng)熱成像視頻檢測(cè)到火勢(shì)突變時(shí)，模型自動(dòng)將視頻模態(tài)優(yōu)先級(jí)提升至1級(jí)，觸發(fā)8Mbps帶寬分配，同時(shí)降低環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)至2Mbps，確保火場(chǎng)態(tài)勢(shì)關(guān)鍵信息優(yōu)先傳輸。模態(tài)優(yōu)先級(jí)調(diào)度采用分層優(yōu)先級(jí)隊(duì)列（HPQ）機(jī)制，將多模態(tài)數(shù)據(jù)分為緊急任務(wù)、重要任務(wù)、常規(guī)任務(wù)3級(jí)。同時(shí)建立跨模態(tài)數(shù)據(jù)冗余校驗(yàn)機(jī)制，當(dāng)某模態(tài)傳輸失效時(shí)，通過關(guān)聯(lián)模態(tài)特征（如結(jié)合文本指令與可見光視頻）完成語義重構(gòu)，確保應(yīng)急指令發(fā)布可靠性。

2 多模態(tài)通信融合實(shí)現(xiàn)路徑

2.1" 硬件建設(shè)

在滅火救援場(chǎng)景中，構(gòu)建“空天地一體化”的通信硬件體系：為每個(gè)救援單元配備防爆網(wǎng)絡(luò)對(duì)講機(jī)、海事衛(wèi)星電話及天通衛(wèi)星電話，保障滅火作戰(zhàn)各級(jí)網(wǎng)絡(luò)有效覆蓋，重點(diǎn)區(qū)域部署通信偵察無人機(jī)并配置認(rèn)證飛手團(tuán)隊(duì)，搭建空中通信樞紐；采用多網(wǎng)聚合路由器，支持全網(wǎng)通4G/5G網(wǎng)絡(luò)智能切換，配備工業(yè)級(jí)無線自組網(wǎng)基站，快速建立三無環(huán)境下的指揮網(wǎng)絡(luò)；部署支持多協(xié)議轉(zhuǎn)換的通信網(wǎng)關(guān)，實(shí)現(xiàn)多種通信網(wǎng)與應(yīng)急指揮平臺(tái)的互聯(lián)互通，配置語音綜合調(diào)度臺(tái)，建立分層部署的應(yīng)急通信保障體系。針對(duì)硬件建設(shè)面臨的抗毀性與環(huán)境適應(yīng)性挑戰(zhàn)，關(guān)鍵設(shè)備需采用軍用級(jí)防護(hù)標(biāo)準(zhǔn)，配置UPS及便攜式發(fā)電機(jī)，并開發(fā)適應(yīng)高溫、濃煙環(huán)境的特種通信設(shè)備，針對(duì)特殊場(chǎng)景部署UWB定位基站。

2.2" 軟件開發(fā)

軟件開發(fā)層面構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理與智能決策系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用分布式架構(gòu)，集成異構(gòu)數(shù)據(jù)融合算法，如通過隨機(jī)森林模型整合溫濕度、氣體濃度等多源環(huán)境數(shù)據(jù)，結(jié)合GRU網(wǎng)絡(luò)捕捉時(shí)序變化，形成火場(chǎng)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系。用戶界面設(shè)計(jì)采用3層架構(gòu)：底層為硬件狀態(tài)監(jiān)測(cè)儀表盤，實(shí)時(shí)顯示網(wǎng)絡(luò)帶寬分配及設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)；中層為三維GIS火場(chǎng)態(tài)勢(shì)圖，融合無人機(jī)航拍視頻與激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)精度火場(chǎng)建模；頂層為應(yīng)急指令發(fā)布控制臺(tái)，集成語音綜合調(diào)度臺(tái)功能，支持多優(yōu)先級(jí)任務(wù)隊(duì)列管理。

2.3" 應(yīng)用測(cè)試與優(yōu)化

搭建高仿真滅火救援模擬平臺(tái)，通過數(shù)字孿生技術(shù)還原火場(chǎng)高溫、濃煙、結(jié)構(gòu)坍塌等復(fù)雜場(chǎng)景，注入多模態(tài)測(cè)試數(shù)據(jù)集，覆蓋火勢(shì)突變、人員被困、有毒氣體泄漏等30余種典型災(zāi)情。同時(shí)采用對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)（GAN）動(dòng)態(tài)生成邊緣案例，測(cè)試系統(tǒng)在極端條件下的魯棒性。在此基礎(chǔ)上建立多維度評(píng)估指標(biāo)，包括信息融合時(shí)延、態(tài)勢(shì)感知準(zhǔn)確率、跨模態(tài)指令匹配度等關(guān)鍵參數(shù)，通過混沌工程注入網(wǎng)絡(luò)丟包、設(shè)備故障等擾動(dòng)，驗(yàn)證系統(tǒng)容錯(cuò)能力。優(yōu)化環(huán)節(jié)引入元學(xué)習(xí)框架，根據(jù)測(cè)試反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整融合層權(quán)重分配策略，如當(dāng)音頻模態(tài)噪聲干擾嚴(yán)重時(shí)，自動(dòng)增強(qiáng)視覺-文本模態(tài)耦合度。

3 結(jié)束語

在滅火救援工作中，由AI賦能的多模態(tài)通信融合策略，切實(shí)有效地把語音、圖像、視頻等多種不同的信息模態(tài)進(jìn)行了整合。這一策略能夠顯著提升信息傳遞的準(zhǔn)確性與及時(shí)性，讓救援人員可以更全面、直觀地把握現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際狀況。未來，AI會(huì)更深層次地融入多模態(tài)信息處理領(lǐng)域中，實(shí)現(xiàn)更為智能的場(chǎng)景感知效果，為滅火救援工作提供更強(qiáng)大的支持。

參考文獻(xiàn)

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