人工智能技术在消防监督工作中的探析

福建福州市晋安公安消防大队 游静兰 吴 甦

人工智能技术在消防监督工作中的探析

福建福州市晋安公安消防大队 游静兰 吴 甦

在当前整个消防工作开展过程中，消防监督工作属于重要组成部分，并且也已经成为必要任务，可为消防工作的较好开展提供保障。在实际消防监督工作过程中，人工智能技术的应用可使消防监督够工作水平得以提升，可使消防监督逐渐实践智能化及自动化，在此基础上也就能够更好保证消防工作的有效开展。本文主要以人工神经网络的应用为代表进行分析。

消防监督；人工智能技术；应用

在现代消防监督工作实际开展过程中，现代化科学技术及手段的应用已经成为必要任务及必然发展趋势，同时也是提升消防监督工作质量的重要途径及方法。就消防监督工作开展实际情况而言，人工智能技术属于应用较广泛及具有较大作用的一种现代化科学技术，具有较高实用价值。而人工神经网络属于人工智能技术中常见的一种，在消防监督中有着较理想应用，因而消防监督工作人员应当将人工神经网络应用较好掌握。

1.人工智能技术概述

人工智能技术属于一种现代化新型科学技术，其全称为Artificial Intelligence，该技术在社会发展中涉及很多方面内容，可进行研究、扩展延伸及对人类智能进行模拟。通常情况下，对人工智能技术这一概念主要从两个方面入手理解，即人工与智能，然而，由于当前人们对于自身智能认识仍旧比较有限，对于人工智能定义也就很难保证全面。就当前实际情况而言，社会上各个方面对于人工智能定义仍缺乏统一认识，然而在社会上很多行业及领域内人工智能均得到十分广泛的应用，对人们日常生活及科学技术发展均起到很大推动作用。总体而言，人工智能及数在研究及实际应用过程中的目的主要就是利用机器帮助人们智能化完成相关工作。在当前社会及时代不断发展的基础上，人工智能技术的研究及应用范围也越来越广泛，和很多专业及学科均实现结合，其功能及作用也逐渐得以更好发挥。

2.人工智能核心技术

2.1 数据挖掘及学习

在日常生活及工作过程中，有些情况下需要对大量数据实行深度挖掘及处理，使不同数据之间存在的联系更加明晰，通常这种情况下便需要对人工智能中重要分支进行应用，即机器学习。所谓机器学习主要就是研究如何通过计算机的应用对人类学习活动进行模拟，以人工神经网络为基础而开展的深度学习在目前已经有着十分广泛的应用，由于神经网络具备分布式计算性能、多神经元及多层深度反馈调整等方面优势，才能够保证较好分析并且计算大量数据，通过数据训练可使模型得以形成。另外，其具备自主学习特点，因而在智能关联大量搜索中十分适用。

2.2 知识及数据智能处理

在知识处理方面，应用较多的技术就是专家系统，其将普通思维方法的探讨转变成为利用专门知识对专门问题进行求解，从而使人工智能方面研究实现较大突破，可由单纯理论研究转变成为实际应用。对于专家系统而言，其可作为计算机智能程序系统，而该系统中具备专门一类知识，其能够对特定领域内专业所提供专门知识及经验进行利用，并且可对人工智能中相关推理技术进行利用，在此基础上可对各种比较复杂的问题进行求解及模拟，从而使问题得以较好解决。

2.3 人机交互技术

在人机交互过程中，所应用的主要就是模拟识别计算与机器人学。其中，机器人的作用主要就是对人们行为进行模拟，在现代社会智能化法扎过程中属于比较先进的一种技术。而对于人工智能中所研究识别模式而言，其所指的就是利用计算机帮助人们或者代替人们进行感知的相关模式，其研究对象主要为计算机模式识别系统，具体而言就是计算机系统能够模拟人类感觉器官，从而对外界事物能够具备各种相关感知能力，在此基础上使其作用及功能得以更好发挥。

3.当前消防监督工作开展中存在的相关问题

3.1 主观因素导致消防监督工作中存在问题

在当前消防监督工作过程中，有些领导干部对于消防监督工作未能够充分了解，缺乏相关安全意识，在实际工作过程中缺乏充分力度，对于消防监督过程建设也缺乏重视。随着现代社会不断发展，国家政府对于消防监督工作也越来越强调，越来越重视，然而很多地方政府领导仍旧有侥幸心理存在，很多工作人员均认为火灾并不容易发生，然而一旦出现火灾将会造成严重损失及危害。尤其在一些人员较密集的公共场所，比如学校等，一旦有火灾发生，不但会导致出现严重经济损失，并且还会造成严重人员伤亡，因而在消防监督工作中加强注意意识也就十分必要。

3.2 客观因素导致消防监督工作中存在问题

在实际消防监督工作过程中，消防技术规范属于指导大纲，然而，当前消防技术规范仍未完善，有些项目工程在实际建设过程中安全条件比较差，其结构布局与消防建设相关要求不符，建筑消防安全条件较差，从而导致有很大消防安全隐患存在。另外，在建筑消防建设过程中，有些建筑单位在未得到消防监督部门核实情况下，便私自改变消防设备，消防设备移动及挪用均未向消防监督部门请示，很多消防设备设置及摆放均缺乏合理性，往往都在消防监督部门发现之后才实行整改，这必然会导致消防安全隐患存在。所以，在当前消防监督工作过程中，现代化人工智能技术进行应用也就十分必要，可保证消防监督工作取得更加理想的效果。下面以人工神经网络的应用为例进行分析。

4.在消防监督工作中人工神经网络的应用

4.1 人工神经网络概述

对于人工神经网络而言，其属于对人脑神经元进行仿真而得到的，可将其作为理论化的一个数学模型对待，依据一定权重大量处理单元之间相互连接使神经网络得以构成，其属于非线性自适应系统。对于人工神经网络而言，其属于非线性有向图，图中含有加权边，其能够通过权大小的改变对各种模式进行存放，同时能够由不完整及未知输入中找出相关模式。在实际应用过程中，人工神经网络主要分为两个阶段，分别为学习阶段及使用阶段，具体而言就是神经网络首先需要进行学习，并且通过学习对自身神经元之间连接权重不断进行修正，最终保证能够与不同应用需求相符合，进而也能够将各种问题较好解决[1-2]。

4.2 人工神经网络基本特点

人工神经网络属于当前人工智能技术的前沿研究，在很多领域内均有着十分广泛的应用，并且均得到比较理想的效果。对于人工神经网络而言，其在实际应用过程中表现出十分明显的特点，具体而言，其特点包括以下几点。

首先，人工神经网络具有非线性特点。对于人工神经网络的非线性特点而言，在属于大自然中最为常见的一种特点，在数学上人工神经元表现为非线性关系，对于这种阈值神经元所构成网络而言，其在实际使用过程中表现出更加理想的性能，可使容错性及存储容量得以有效提升。其次，人工神经网络具有非局限性特点，对于人工神经网络而言，其不同单元之间连接能够对大脑进行模拟，可使整个网络实现广泛连接，在此基础上也就能够使其更好进行工作。第三，人工神经网络具有非常定性特点，这一点所指的就是人工神经网络具有较强自适应能力、自组织能力及自学习能力。第四，人工神经网络具有非凸性特点，这一特点所指的就是系统具备较多稳定平衡态，这一特点也导致系统变化存在多样性特点。另外，对于人工神经网络而言，其在实际应用中具有三个方面优点，其一，人工神经网络具备自学习功能，比如在实现图像识别方面，只需在人工神经网络输入不同图像样板及对应应识别结果，则人工神经网络便能够通过自学习功能，逐渐能够对类似图像进行识别，这在预测方面具有十分重要的作用及意义。其二，人工神经网络具有联想存储功能，利用人工神经网络中的反馈网络便能够使该联想得以实现。其三，人工神经网络具有较强能力快速找出优化解，在寻找复杂问题优化解方面，其所需计算量通常都比较大，在应用反馈型人工神经网络的基础上，可使计算机高速运算能力得以发挥，从而可较快找出优化解，将问题较好较快解决[2-3]。

4.3 在消防监督工作中人工神经网络的应用

4．3．1 在重大火灾隐患认定中人工神经网络的应用

在重大火灾隐患认定方面，对于人工神经网络的应用而言，其优点主要包括两个方面，一方面而言，在应用人工神经网络的基础上，可使人力资源成本得以较大程度节约，可不必每次进行认证均需要召集专家组；另一方面而言，在利用人工神经网络的基础上，可构建地区级别的重大火灾隐患认定标准。在重大火灾隐患认定方面，在应用人工神经网络的基础上之所以能够使人力成本得以节约，其主要就是因为对于涉及比较复杂及疑难技术问题的一些重大火灾隐患，通常情况下在认定时均需要组织相关专家组实行论证，其人力成本相对而言也就比较高。人工神经网络具有自我学习特点，首先可由专家对其实行学习指导，在学习指导之后人工神经网络也就具备一定能力，可代替专家将工作独立完成，因而可使人力成本得以较大程度节约。此外，在构建重大火灾隐患认定标准方面。由于我国国土面积比较大，不同地区经济发展水平存在较大差异，而火灾发生与经济发展程度之间存在密切关系，因而火灾隐患与地区实际情况之间也存在密切关系，在火灾隐患认定方面，所制定全国统一认定标准和地区经济发展不平衡之间也必然存在一定矛盾，而利用人工神经网络可使这一问题得以较好解决。首先，可将专家组对于火灾隐患认定相关情况当作样本，使人工神经网络对该样本进行学习，在学习完成之后，人工神经网络便能能够依据本地认定标准判定重大火灾隐患，在此基础上也就能够保证火灾隐患认定更加符合地区标准。

4．3．2 消防竣工验收中人工神经网络的应用

在建筑工程实际建设过程中，对于消防竣工验收合格判定工作而言，可将其作为评判条件及评判结果两者之间非线性关系问题的解决。在当前形势下，其具体做法就是对各种判定条件实行合格性判断，在此基础上与不同判定条件重要程度相结合，从而对整体工程进行合格性判定。对于这种判断方法而言，其所得出结论仍以判定条件及判定结果之间所表现线性关系为基础。然而，在实际情况而言，由于判定条件权重关系比较复杂，并且其数量比较多，因而很难找出明确线性关系使两者之间关系得以较好反映。而通过对人工神经网络进行合理应用，可使这一问题得以较好节约，这主要是因为神经网络比较善于解决非线性问题，因而可将模拟判定条件及判定结果当作样本，使神经网络实行学习，学习及自我调整的基础上，可将适当连接权重得出，最终也就能够使这一问题得到较好解决，使消防竣工验收工作效率及工作质量均能够得以有效提升，使其得以更好发展[3-4]。

5.在消防监督工作中加强人工智能技术应用的有效途径及策略

5.1 进一步完善消防监督工作机制

在消防监督工作过程，在保证具备完善消防监督工作机制的基础上，才能够保证各个方面工作均得以较好开展，使相关技术手段均得以较好应用，所以，在消防监督实际工作过程中，为能够更好应用人工智能技术，一项必要任务就是构建完善工作机制。在实际工作过程中，消防监督机构相关领导及工作人员应当清楚认识消防监督工作现状，结合实际工作情况，制定科学合理工作制度，从而为消防监督工作的更好开展提供理论依据。另外，应当积极落实消防监督责任制度，对于消防监督工作人员的责任应当进一步落实，使其能够明确自身职责，在实际工作过程总也就能够执行，保证消防监督工作取得更加理想的成果。此外，在人工智能技术应用方面，应当制定合理利用规范及制度，从而对消防监督工作人员进行更好指导，使其能够更好应用这一现代技术，以保证人工智能技术在实际消防监督工作中发挥更加理想的作用，使其取得更加理想的应用效果，促进消防监督工作进一步发展。

5.2 加强人工智能设备建设

在消防监督工作过程中，对于人工智能技术的应用而言，其需要以人工智能设备为基础，在保证具备人工智能设备的前提下，才能够使人工智能技术得以更加理想的应用，所以，加强人工智能设备建设也就十分必要。在消防监督工作开展过程中，消防监督部门领导应当对人工智能技术应用加强重视，在人工智能设备建设方面加大投入力度，对相关人工智能主设备加强建设，从而为人工智能技术的更好应用奠定理想的基础条件，保证人工智能技术的应用能够发挥出更加理想的作用，在此基础上保证消防监督工作能够得到更加满意的效果。另外，消防监督机构应当积极购进各种相关人工智能设备及软件，并且在实际消防监督工作中对其充分合理应用，为更好开展消防监督工作提供较好硬件资源。

5.3 强化消防监督工作人员素质

在消防监督工作过程中，消防监督工作人员属于主要执行人员，相关技术应用及各项工作开展均需消防监督工作人员执行，因而保证消防建筑工作人员素质及能力也就十分必要，在此基础上才能够保证其对相关现代化技术及手段进行运用。在消防监督工作实际开展过程中，消防监督机构应当对消防监督工作人员情况加强了解，依据其实际情况对其开展教育培训工作，从而使其水平及素质能够得以提升。在实际教育培训过程中，应当将人工智能技术应用相关知识作为重点培训内容，使消防工作人员能够对该技术加强了解及认识，从而在消防监督工作开展过程中更好应用该技术，使消防监督工作效率及质量得以提升。促进其更好发展[5-6]。

6.结语

在当前消防监督工作过程中，人工神经元表现出越来越明显的优势及作用，在提升消防监督工作方面具有重要价值及意义。随着当前社会科学技术不断发展，必然会有越来越多的人工智能技术在消防监督工作中得到广泛应用，因而消防监督工作人员应当不断加强学习，了解各种人工智能技术，在此基础上才能够保证人工智能技术的消防监督工作中得到更加理想的应用效果，也就能够保证消防监督工作得以更好开展，使消防安全得到更好保障。

[1]曾丽霞．消防物联网安全监督技术应用研究[J]．中国新技术新产品,2017,(12):23-24．

[2]李杰辉,曹柳． 智能化企业消防监督检查管理系统的研发与设计[J]．消防技术与产品信息,2016,(11):91-94．

[3]许淼华．人工智能技术在智能建筑中的应用探讨[J]．中国战略新兴产业,2017,(12):37．

[4]孟和巴雅尔．谈人工智能技术[J]．赤峰学院学报(自然科学版),2012,(05):29-30．

[5]杨明东． 基于人工智能技术的消防监督工作初探[J]．消防界(电子版),2016,(05):25．

[6]刘卓洋．将人工智能应用于消防安全监督工作的探讨[J]．中国公共安全(学术版),2012,(02):124-125．

游静兰（1984-），女，福建平潭人，11级助理工程师，研究方向：消防监督。