基于AI 算法的消防通信智能调度系统研究

引言：

随着城市化进程加速，高层建筑、大型商业综合体等复杂场景的火灾风险日益凸显。传统消防通信调度依赖人工操作，存在信息处理滞后、资源分配低效等问题，难以满足快速精准的应急需求。而 AI 算法凭借强大的数据处理与决策能力，为消防通信智能化提供了新路径，可以减少火灾损失，保障公共安全。

一、现代消防通信与调度工作需求

（一）技术需求

依据《消防通信指挥系统设计规范》等标准，现代消防通信需采用双电源冗余供电、UPS 不间断电源保障，确保市电断电后系统持续运行 12 小时以上。因此对通信网络的冗余与稳定性有一定需求。除传统电话报警外，系统需支持短信、APP 报警、物联网自动报警（如智能烟雾传感器）、社交媒体紧急呼叫等多种通信渠道。同时需要配备卫星通信车、自组网基站，确保火场与指挥中心实现高清视频、大数据实时传输。

（二）人员需求

通信员需精通无线组网、光纤通信、应急电源维护等技术，能快速排查设备故障。接警员需具备火情研判能力，能在 10 秒内完成接警信息录入与初步调度，并熟悉公安、医疗、应急管理等部门的联动机制，掌握本地方言等沟通技巧。

（三）系统需求

系统需具备智能化管理功能，可利用 AI 算法自动识别报警信息优先级，匹配最近消防站与特种装备。通过历史数据分析，预判灾害规模并生成预案库，减少人工决策延迟。同时实时监测消防车辆位置、装备状态，结合交通拥堵数据，智能规划最优路径。

（四）安全需求

现代消防通信与调度还需要注重网络安全，要部署防火墙、入侵检测系统，对调度专网与公网实行物理隔离。关键数据采用加密技术传输。利用物联网传感器对通信基站、UPS 电池组进行实时监测，保证系统稳定运行。

二、基于AI 算法的消防通信智能调度系统总体架构

该系统架构分为四层：数据采集与处理层、AI 算法核心层、通信指挥层、资源调度与执行层，各层协同工作实现智能化调度。

数据采集与处理层：整合火灾历史数据、实时环境数据（温度、湿度、气体浓度）、建筑物信息、视频监控图像、交通状况等多元数据。通过清洗、归一化、特征选择，提取对火灾预测与调度关键的特征向量，如烟雾浓度变化率、火焰光谱特征等。接入城市交通监控、消防车定位、物联网传感器等动态数据，保障调度决策的实时性[1]。

AI 算法核心层：火灾风险预测模型动态资源调度模型。前者基于深度神经网络（DNN）构建，输入多维特征向量，经多层非线性变换提取高阶特征，输出火灾发生概率及风险等级。后者基于线性规划与 AI 优化算法，目标为最小化响应时间、成本，约束条件包括资源容量、任务需求、交通状况等。引入实时交通数据与火情动态评估，通过动态规划算法优化资源路径。

通信指挥层：火警受理、跨区域调度、现场指挥等，集成消防地理信息系统、消防车辆管理、图像传输网络，实现火场位置可视化、实时更新资源状态。基于Ai 预测结果，自动生成调度员，辅助指挥员决策。

资源调度与执行层：根据实时火情与交通数据，动态调整资源分配；支持消防车、无人机（机场）、灭火机器人等资源联动。

三、基于AI 算法的消防通信智能调度系统数据处理与分析原理

（一）火灾风险预测模型

火灾风险预测模型的构建依赖于高质量的数据基础。系统需整合多源数据，包括历史火灾记录、气象数据（温度、湿度、风速）、建筑结构信息、传感器实时监测数据（烟雾浓度、温度变化）等。数据处理分为以下步骤：

（1）数据清洗与预处理：去除异常值，如传感器数据中的突变值或错误记录。格式归一化，统一不同数据源的格式。填补缺失值，通过插值算法补全缺失数据，确保模型训练完整。

（2）特征选择与工程化：从原始数据中提取关键特征，如火灾高发时段、区域、气象条件组合等。利用相关性分析筛选对火灾风险贡献度高的特征，降低模型复杂度，提升训练效率。

核心算法基于深度神经网络（DNN）构建 [2]，其非线性映射能力可有效捕捉火灾风险的多因素关联。模型结构如下：输入层整合多为特征向量（历史火灾数据、环境数据、建筑特征等）。通过权重矩阵（W ）和偏执向量 (b_i) ）进行非线性变换。采用 Sigmoid 激活函数，输出 0-1 区间内的火灾风险概率值。模型公式表示为：

其中 P_fire 为预测风险概率；f 为隐藏层输出；σ 为Sigmoid 函数。

（二）资源优化调度模型资源优化调度模型结构为：

（1）数据采集与预处理层：实时采集火警位置、消防车状态、道路信息、历史火灾数据等多源数据。通过数据清洗、归一化处理，消除噪声与格式差异，提取有效特征。

（2）AI 分析与决策层：火灾风险评估模块，基于深度神经网络（DNN）模型，融合历史数据与实时环境特征，预测火势蔓延趋势及危险区域；资源需求预测模块，利用时间序列分析与机器学习算法，预测未来时段各区域的资源需求；调度决策模块，结合线性规划、遗传算法等优化算法，生成最小化响应时间、最大化资源利用率的调度方案。

（3）执行与反馈层：实时监控消防车位置、物资消耗，动态调整调度方案。资源优化配置基于多目标优化模型。根据最小化总响应时间 Ttotal与资源消耗成本Ctotal，构建多目标优化问题：

其中 λ_l 和 λ₂ 为加权系数，目标函数展开为：

其中 t_ij 为消防车 j 到达火警点 i 的事件； X_ij 为 0^～1 变量， x_ij=1 表示分配消防车j 处理火警i。

资源消耗成本：

C_ij 为消防车j 处理火警i 的消耗成本，如油耗、装备损耗等。

四、基于AI 算法的消防通信智能调度系统性能评估

为验证基于 AI 算法的消防通信智能调度系统的实际效能，以下结合某市智慧消防项目中的典型案例进行详细分析。某市中心商业区突发建筑火灾，火势蔓延迅速，周边交通拥堵，需同时调度消防车、救护车及应急通信设备。系统通过部署在楼宇的热成像摄像头和 AI 烟火识别模型，在烟雾探测尚未触发的火苗初期识别火情，并自动向指挥中心推送预警信息，较传统报警提前7 分钟。AI 算法综合考虑 3 个消防站的资源状态（车辆可用性、装备配置）、实时交通数据（避开拥堵路段）及火灾蔓延预测模型，生成最优调度方案。优先派遣距离最近且配备高空作业设备的消防车，同时协调相邻消防站补充支援。途中因道路临时管制，系统实时更新路径，并通过5G 通信网络向消防车推送新路线。

效果评估：从预警到首辆消防车出动仅 2.5 分钟，较传统调度缩短 40% ；资源平均到达现场时间为11 分钟（原需15 分钟），火势控制时间减少 30% ；火灾蔓延预测准确率达 89% ，路径优化节省总行驶里程 12% 。

结论：基于AI 算法的消防通信智能调度系统，通过实时数据分析与智能决策模型，可以有效解决传统调度中响应延迟和资源错配的问题。系统在实际测试中展现出较高的火灾识别准确率和调度效率，可有效提升城市消防安全水平，验证了AI 技术在消防领域的可行性与优势。

参考文献：

[1] 毛祖勤 , 郑英子 , 林豪 , 等 . 基于 AI 算法的消防通信智能调度系统研究 [J]. 信息与电脑 ( 理论版 ),2024,36(17):202-204.

[ 2 ]郭剑 . 消防通信指挥中 5 G通信技术的应用前景 [J ] .中国新通信 ,2023,25(16):16-18.

文星，男，1983.10，湖南耒阳，汉族，本科，中级技术职务，消防信息通信