安消一体化安全管理体系建设研究

张锦堂

摘要：传统的消防管理中各消防单位的消防系统相互独立，与安防系统分开建设，消防隐患长期存在，给消防安全管理带来极大困扰。随着物联网、云计算、人工智能、大数据等技术的发展，打通消防、安防壁垒，建立安消一体化平台，对于实时、精确掌握各消防单位现场情况，研判险情趋势，提前防范风险有重要实战意义。

关键词：物联网;NB-IoT;云计算;人工智能;大数据;移动互联网

中图分类号：TP311      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）19-0145-03

随着中国城市化建设步伐的加快，工业化水平的提高，新产品、新技术的广泛使用，给人民生活带来便利的同时，各类消防安全事故发生的频率也越来越高，消防安全管理越发重要。

2017年10月10日，公安部消防局发布了《关于全面推进“智慧消防”建设的指导意见》。文件明确指出：按照《消防信息化“十三五”总体规划》要求，综合运用物联网、云计算、大数据、移动互联网等新兴信息技术，加快推进“智慧消防”建设，全面促进信息化与消防业务工作的深度融合，为构建立体化、全覆盖的社会火灾防控体系，打造符合实战要求的现代消防警务勤务机制提供有力支撑，全面提升社会火灾防控能力、部队灭火应急救援能力和队伍管理水平，实现“传统消防”向“现代消防”的转变。

消防与安防一字之差，在传统的建设方式上却存在巨大的差别。消防以物为主，安防以人为主，随着万物互联时代的到来，人与物的区别在不断淡化，安防与消防逐渐在融合，火灾险情既会造成财产损失，也会危害人民生命安全[1]。在消防管理中引入安防系统中已经应用相对成熟的物联网、云计算、人工智能、大数据等相关技术，构建安消一体化平台，及时发现警情、预测险情趋势、提前防范风险，能够极大地保障人民生命财产安全，减少损失。

1 需求分析

1.1 设备上云需求

现有的消防管理系统，由消防管理部门提出建设要求，各消防单位自行建设，信息孤岛现象严重，消防管理部门对于设备的运行状况难以监控。很多险情发生之后造成巨大损失，往往是因为烟感探测器、可燃气体探测器等传感设备未处于正常工作状态导致未能及时发现险情，消防栓水压不够，等原因导致险情发生之后难以及时控制[2]。

消防管理部门及消防单位应及时掌握各类消防设备的运行状态，提前处置故障设备。

1.2 智能分析需求

消防安全员日常的工作依靠纸质档案登记，消防安全员是否在指定工作位置，巡检过程是否符合安全管理规定，难以准确的考核和监督;消防通道占用、禁烟区域吸烟、电瓶车违停违放等行为难以杜绝，缺乏有效的劝阻手段。迫切需要引入计算机视觉等智能分析技术，有效规范消防安全员的工作，及时发现违规现象。

1.3 安消联动需求

消防告警产生时，要能够实时联动视频监控画面，实现警情秒级确认。警情确认后要立即启动消防应急预案，联动门禁，开辟绿色逃生通道。指挥中心人员能够实时掌握现场警情、设备状态、人员撤离情况，有效提高现场指挥效能，精准处置警情。

1.4 态势分析需求

世界各国工业化过程表明，一个区域的火灾险情与工业化程度密切相关，特别是在工业化的初、中期阶段，火灾险情往往呈现上升到平稳的过程。我国是世界工厂，劳动密集型和资源消耗性企业大量增加，具有工业化初期特征的作坊式企业遍布乡镇，这种粗放式的发展模式，往往为了追求经济效益而忽略了消防安全[3]。

根据地区的气候条件，产业结构，企业分布，过往险情统计等条件，利用大数据技术，研判分析地区险情趋势，及时调整工作重点，防范引导，建设“安”“消”“防”一体的智能研判平台。

2 关键技术

2.1 NB-IoT

窄带物联网（Narrow Band Internet of Things， NB-IoT），是物联网的一个重要分支，构建于蜂窝网络，只消耗大约180kHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络，具有以下几个特点。

1）覆盖范围广

在同样的频段下，NB-IoT技术比现有网络覆盖范围增大几十倍。

2）海量连接能力

相同基站覆盖条件下，NB-IoT技能是其他无线技能接入数的50至100倍，每个扇区能够保证接入10万个终端。

3）超低功耗

NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年，大大降低了频繁更换电池带来的不便。

4）低成本

由于选取授权频段上的蜂窝网络技能，NB-IoT无须重新建网，射频和天线也基本上都能够复用。再加上NB-IoT低功耗、低带宽和低速率的特性，同样降低了芯片和模组成本。

烟感探测器、可燃气体探测器、电气火灾探测器、电弧探测器、水压探测器等无线传感终端，传输的数据量小，占用网络带宽低，可通过NB-IoT技术，利用现有传输网络，接入物联網云平台，实现设备状态的实时监控。

2.2 视频分析

视频分析（Intelligent Video System）是使用计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。

通过人脸识别、ReID、行为分析等视频分析技术可分析消防安全员的在岗状态，巡检路线，规范安全工作流程;通过图像检测，行为分析等技术对于消防通道占用、禁烟区域吸烟、电瓶车违停违放等违规行为及时预警[4]。

2.3 大数据和云计算

大量的物联网消防设备终端、监控摄像头，汇聚了海量的结构化、非结构化数据，通过大数据技术对采集的信息进行存储、管理、数据挖掘，充分发挥数据价值，对于消防业务决策和态势研判提供支撑。