基于人工智能的火灾疏散路线规划模型构建与应用研究

1 火灾疏散现状与人工智能引入必要性

1.1 传统火灾疏散方法的不足

通常情况下，火灾疏散路线主要依赖固定的疏散指示标志和事先已经制定好的固定路线来进行人员疏散。上述方法都是基于建筑本身的设计及建筑消防规范来事先进行计划的，但是对于火灾实时情况没有做出动态考虑。然而在实际火灾情况中，火灾蔓延的方向性、烟雾的扩散、人员的分布等不确定的因素较多，固定的疏散线路容易因火势的发展而受到影响，如被火焰封锁或者烟雾浓度过高等，使疏散的人群无法得到及时有效的逃生。

1.2 人工智能在火灾疏散中的优势

人工智能有着极强的数据处理、分析能力，能对火场中不同地点温度、烟雾浓度以及人员的位置等各方面信息进行及时采集。再由人工智能对这些数据进行快速的分析，判断火灾的发展趋势以及危险区域，根据这些因素来确定逃生线路，有利于保证人们能够安全、迅速、有效地逃离火场。与以往的固定路线相比，在这种情况下可以根据实际情况来改动逃生路线，确保人们时刻都处于最安全、最快捷的疏散路线中，提高人们从火灾中逃生的速度和安全系数。

2 基于人工智能的火灾疏散路线规划模型构建

2.1 数据采集与预处理

构建火灾疏散路线规划模型需要有大量数据的支持，数据包含建筑结构信息、人员分布信息和火灾实时监测数据等等。可以使用建筑图纸、三维建模等方式得到建筑结构信息；人员分布信息能够通过安装的各类传感器、摄像头、手机信号等实时地采集；而火灾实时监测数据则来自于各种各样的如烟雾探测器、温感探头等传感器。采集的数据通常会存在噪声或误差，通过预处理工作，如清洗数据、去除噪声点、归一化处理等，提高后续进行模型训练以及路线规划的数据精确度。

2.2 算法选择与优化

在模型构建中，采用什么样的算法至关重要。常用的有：遗传算法、蚁群算法、神经网络算法等。其中，遗传算法的全局搜索能力较强，比较适合解决一些较为复杂的问题，可用来寻优最优点的疏散路径；蚁群算法是按照蚂蚁的觅食方式来设置，用算法的方式得出相对最优路径，并且有较好的鲁棒性；神经网络算法是可以利用火场的历史资料及以往的疏散经验来训练它对火场进行判断的智能模型。要使算法更好，必须对其进行改善和优化，包括算法参数优化、算法结构优化等，使其更适应当下的火灾疏散路线规划问题。

2.3 模型架构设计

基于人工智能的火灾疏散路线规划模型多采用分层架构的设计方式，数据层负责采集、存储及管理相关的数据信息为模型提供依据；算法层包括 优化数据 ；应用层将算法产生的疏散路线呈现在疏散人员面前，为人们顺利通过不 而且该模型具有实时更新及反馈功能，可以根据火灾现场情况的变化来对疏散路线进行合理的调整，更好地保障人们的生命安全以及疏散的有序化开展。

3 模型在火灾疏散中的应用方式

3.1 实时路线规划与引导

火场中情况瞬息万变，现场状况处于快速动态变化之中，这对疏散路线的时效性和准确性提出了极高的要求。基于人工智能的火灾疏散路线规划模型是利用了其强大的数据处理能力，能够实时接收到火灾现场各类检测装置（含烟雾浓度、温度、火灾负荷及火势蔓延方向等）传来的信息、对建筑物内部结构和人员分布情况进行收集，并使用先进的算法，将各类多源的数据进行深度融合处理，快速生成当前的最佳疏散路线，且将路线以图形的方式展示出来，人员能够清楚地看到自己应该前往的方向，另外会通过语音提示的方式告知人员要按照指引的方向行进；同时还会根据人员行进的速度情况、人员分布情况来更新指引的策略，如果人员行进速度变慢或者出现人群堆积的情况，则将及时调整疏散路线，确保疏散过程的安全和高效。

3.2 特殊人群疏散保障

在火灾疏散过程中特殊人群是风险较大的对象 机能或者活动能力的问题容易造成人员伤害，更需要得到保护。基于人工智能的模 设备获取人员位置及状态，并将以上两个数据作为输入值。 殊人群；通过获取人的外貌形象等数据确定特殊人群。 识别 对其进行专门的疏散路径指导。该路径规避了电梯以及较为狭小 距离、转弯等，对视障人员予以全面周到的疏导；对行动不便人员则规划无障 确保通道平顺且宽度符合其通行需求。

3.3 多区域协同疏散

大规模的建筑或者建筑群结构繁复、人员集中，在火灾发生的时候就需要各个地区之间的联动协作才能够尽快完成人员疏散。基于人工智能的火灾疏散路线规划模型，可以将各个地区的相关数据及时进行收集，同时实现各个地区之间的互相联动、信息共享。具体而言就是在各个地区布置好检测装置之后，当有火灾发生时，将相应的火灾数据和人员分布数据一起传入该模型中，模型对这些数据进行统一分析处理。比如根据火灾的发展态势和各区域的人员分布情况，模型统一调动包括微型消防站人员、疏散引导人员、共用疏散通道资源等。当某一区域的疏散通道由于大火被堵塞，模型迅速评估其它区域的疏散能力和通道状况，及时调整其它区域的疏散路线，引导人员通过备用通道撤离。

4 模型应用效果分析

4.1 疏散效率提升

相较于传统火灾疏散方法，基于人工智能的火灾疏散路线规划模型能够在火场实际情况下进行实时优化，从而避开通往火灾区域的危险疏散路线，降低人员被火灾区域危害的风险；并且可以优化实际的疏散路线，降低疏散的距离和时间，提高疏散效率。

4.2 安全性增强

由于模型能够实时监测火灾现场的所有信息，并能根据不同的火灾情况进行对比，分析出火灾的重点区域及危险区域、安全区域等信息，给需要疏散人员提供逃离火场的最佳路线；也可以考虑人员的身体情况以及逃生人员是否具有行动能力等因素，为特殊群体制定专门的逃生路线，避免让逃生人员因无力逃生而置于危险之地。在实际应用中，该模型还能有效规避人员误入危险区的风险，降低火灾造成的人员伤亡与财产损失，有效提高火灾疏散的安全性。

4.3 适应性与灵活性

基于人工智能的火灾疏散路线规划模型具有较高的灵活性和通用性，可以在各类建筑群中、任意火灾条件下根据具体情况分析最合适的疏散路径。该模型既适合小范围火灾的疏散，又可以用于大范围复杂火灾场所，也可适用于多栋建筑物之间人员的疏散。人工智能的调度规则不仅可以处理单点起火的情况，也可以对所有路径进行最优化求解以求得最好的结果。同时人工智能调度规则具备较强灵活性和通用性，拥有较好的适用性和应用前景。

结语

基于人工智能的火灾疏散路线规划 散带来了新思路，在大数据实时采集基础上，引入智能算法，实现火灾现场疏散路线的动 过程的安全性，适应性、灵活性强，应用于实际中，将有效改变以往的 全，降低经济损失，火情发生时应大力推广。在火灾频发的当下，该模 义和应用价值，值得进一步地深入研究和推广运用。

参考文献：

[1]蒋志伟.公共建筑中的火灾疏散路线设计与人流安全疏导研究[J].现代职业安全，2025，(04):48-51.

[2]曹思琪，孙玉梅，宋志刚，等.火灾下传统村落建筑群应急疏散路线规划[J].消防科学与技术，2023，42(01):69-74.