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消防技术２０２４．１４

ＡＩ在火灾早期预警系统中的精度提升策略研究

郭俊霞

河南九鼎信息技术有限公司

摘要：引入人工智能（ＡＩ）技术，为早期预警系统的精度提升带来了新的契机。首先，本文阐述早期预警系统的核

心功能，分析了ＡＩ技术对火灾预警系统精度的影响，包括模式识别与学习能力、数据融合技术、实时数据处理、自我优

化和异常检测能力等。其次，通过实际案例展示了ＡＩ在火灾监测和预警中的应用效果。最后，提出了提高ＡＩ在早期

预警系统中精度的策略，如深度学习模型的实时调整与优化、增强的多源数据融合技术、自适应阈值设置以及先进的异

常检测机制，以期进一步提升火灾预警系统的准确性和可靠性。

关键词：人工智能；火灾预警系统；深度学习；数据融合

引言识别火灾信号，提升响应速度。然而，人工智能技术在实

火灾的发生往往不可预料，一旦发生会对人民群众际应用中仍存在精度不足的问题，如环境干扰导致的误

的生命财产安全造成重大影响。随着城市化进程的加速报、复杂场景下的识别困难等，这些问题限制了人工智能

和工业化程度的提高，各类建筑物的密集度和复杂性不在火灾预警领域的广泛应用。本文旨在探讨提高ＡＩ在

断提高，火灾预防与控制面临着前所未有的挑战。传统火灾早期预警系统中精度的有效策略，并基于先进的算

的火灾预警系统往往依赖简单的感应器或人工监测，其法和数据处理方法，提出可行的改进方案，以期为构建更

反应速度和准确性难以满足实际需求，从而导致火情未高效、可靠的火灾预警系统提供参考。

能及时发现，造成严重的损失。近年来，人工智能技术的

迅猛发展，为火灾早期预警系统带来了新的机遇。通过一、火灾早期预警系统的功能

引入智能算法和深度学习模型，预警系统可以更准确地火灾早期预警系统（ＦＥＷＳ）是现代建筑安全管理的

表１火灾早期预警系统的功能

功能编号功能名称功能描述

火灾早期预警系统通过安装在建筑内部的烟雾、温度和可燃气体传感器，实时收集环境数据。这些传感器

１环境监测

能捕捉超出正常范围的参数变化，如温度急剧上升或有害气体浓度增高，这些往往是火灾发生的先兆

数据分析收集到的数据被传输至中央处理系统，利用先进的算法进行分析。系统中嵌入的ＡＩ模型能学习和识别火

２

与处理灾的特征模式，并根据历史数据和实时输入进行风险评估，提高判断的精确度和响应速度

当系统分析确定火灾风险达到预设阈值时，会立即启动预警机制。其预警形式多样，包括声音警报、视觉

预警信号

３信号（如闪烁的灯光）以及通过建筑物内的广播系统进行语音广播。此外，系统还可自动通知消防部门和

发出

建筑物管理人员，确保其迅速采取应对措施

信息记录在发出预警的同时，ＦＥＷＳ会记录相关事件和系统响应数据。这些数据对于后续的分析和系统优化至关重

４

与反馈要，能帮助系统设计者和维护人员确认每次预警的准确性，

并对系统进行必要的调整和升级

作者简介：郭俊霞（１９７７—），女，汉族，河南西平人，本科，工程师，研究方向：消防设备与火灾。

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关键组成部分。不同于火灾报警系统，探测器探测到物从而减少财产损失。在系统的实际应用中，ＡＩ模