智慧應急綜合管理服務系統的研究與設計

鄭銳藝

摘要：文章探討了如何應用人工智能、物聯網、大數據、云計算等先進技術，解決包括火災隱患、生產安全隱患的監測預警預報的問題，實現事故的監測預警、預測預報、應急準備和應急救援等，從而提升安全事故的防御能力，為人民群眾的生命財產安全筑起科技的保護墻。

關鍵詞：物聯網;人工智能;AIoT;智慧應急;大數據;災害預警

近年來，安全生產事故頻發給我國政府的應急管理敲響了警鐘，政府各級部門開始關注應急產業在防災減災、生產安全、社會公共安全等方面的作用。為了降低公共突發事件對社會的危害，文章主要探討如何運用先進科學技術設計智慧應急綜合管理服務系統，廣泛應用于火災等安全生產事故領域，保障人民生命財產安全，維護社會穩定。

一、智慧應急發展現狀

應急管理是國家治理體系和治理能力的重要組成部分，而智慧應急是將新一代信息技術綜合運用在安全事故的風險評估與預防、監測預測預警、應急處置與救援、綜合保障等環節，通過信息技術賦能，將應急的各個環節連通并集成，全面提升對各類安全事故應急的智慧化、精準化水平。

隨著大數據和云計算的應用日漸成熟，歐洲各國在數據共享的基礎上，建立了多個高性能計算系統并應用于氣候、應急救災領域，實現了運用大規模仿真對各類災害和安全事故災難進行精準分析的目標。應急系統與災害探測系統、導航系統、信息通信技術結合，融合各種感知監測和數據采集技術，結合基于AI和大數據技術的各類定量化模型方法及高端專業軟件，不斷提高安全事故的風險識別預警、信息共享、遠程響應、協同救援、綜合保障能力，成為全球災害事故智慧應急發展的前沿趨勢。

近年來，我國非常重視應急技術的研發，各地都給予了相應的資金、政策支持，應急技術水平得到了很大的提升，但與國際主流水平相比，我國智慧應急科技雖然部分技術已經達到國際先進水平，但整體水平層次仍處于跟跑狀態。根據我國的應急產業供需分析來看，我國應急產業GDP占比僅為0.3%（發達國家應急產業GDP占比高達8%），目前應急產業主要以提供各類應急產品和基礎應急服務為主。

二、智慧應急綜合管理服務系統設計

（一）系統定義及系統架構

智慧應急綜合管理服務系統是運用物聯網、云計算、大數據、人工智能等前沿技術，依托光纖、NB-IoT、4G、5G等現代通信技術，通過在建筑設施前端鋪設各類先進傳感終端，實時感知并采集設備運行狀態、環境監測等數據，本地終端對數據進行邊沿計算和數據篩選，把有效數據上傳至云服務器進行綜合比對分析，在安全事故發生前，對安全態勢進行研判，動態預警，生成分析報告，實現安全事故防控智能化;當監測系統檢測到安全事故，通過聯動三維BIM、GIS立體可視化應急救援系統，實現應急救援科技化。在安全事故發生時，實現跨部門的信息共享、任務下達、資源調度等功能，實現突發事件的快速、高效、科學、聯動處置。針對系統設備維護和人員日常管理，通過采集火災隱患、重點部位可視化、建筑安消設施運行狀態;采集運維人員管理信息數據，智能分析安全管理狀態、安消設施設備運行狀況，從而確保系統自身的正常運行。

根據系統功能定位設計為四層架構（如圖1所示）：物理資源感知層、數據資源層、應用支持層、綜合應用層。

1.物理資源感知層

該層級將安全隱患、重點部位可視化、建筑安消設施運行狀態、運維管理信息數據及其他外部數據源的圖像和數據資源向上匯集至中心接入層，承擔數據基礎采集和初步處理的功能。

2.數據資源層（中心接入層）

該層級將前端匯集的數據進一步聚合整理，實現數據的分類、分區存儲和基本管理應用，為核心應用層提供必要的基礎服務。數據資源層包含關系數據庫、文件數據庫、多媒體信息庫等組成的綜合信息資源庫，為公安、交通系統集成平臺開展實戰業務應用提供信息數據。

3.應用支持層

該層提供各類服務器、視頻數據采集設備、統一身份認證及決策支持等，為實戰平臺提供核心服務和邏輯支持，由部件化的服務模塊和相應的二次開發接口組成。

4.綜合應用層

綜合應用層包括基礎應用和業務綜合應用?；A應用實現監控管理的基本操作功能，包括實時監控、視頻存儲管理、視頻分發管理、電視墻管理、錄像查詢回放、系統配置管理、系統權限管理、信息發布通告等。綜合應用采用基于應用支撐層的安防系統進行二次開發設計，滿足實戰應用需求，實現包括集中調閱、報警聯動、基于視頻智能分析的圖偵功能、安全運維等綜合業務功能。系統最終通過B/S、C/S客戶端進行系統業務功能展現，滿足用戶對視頻數據、信息數據的共享需求，采用自定義針對性的用戶界面，各部門可實現對視頻資源及信息數據的共享。

（二）系統設計思路

根據智慧應急綜合管理服務系統的功能定義及功能需求，可將智慧應急綜合管理服務系統拆分為三大子系統（如圖2所示）：智慧物聯網災害監控預警系統、智慧應急指揮救援系統、智慧安消一體綜合運維管理服務系統。

1.智慧物聯網災害監控預警系統

智慧物聯網災害監控預警系統主要是運用AIoT、邊緣計算技術，設計數據采集、邊緣計算、數據分析、風險研判、災害預警等模塊，并且針對目前智能物聯網中資源調度問題，研究以邊緣計算技術為基礎，基于邊緣計算的云邊融合網絡架構模型，并根據此架構模型完成對資源調度方案的數學建模和優化求解;根據優化求解結果，完成相關資源調度策略的設計。同時通過云服務器收集智慧終端采集的大量運行數據，AI深度學習平臺匯聚各行業的樣本數據形成樣本庫，基于樣本數據進行訓練，優化算法網絡;優化后的算法網絡導入算法倉庫，供前端AI設備、后端AI設備調用;智能算法系統提供了專業化模型分析、處理的工具，可以從海量數據中提取可供計算機和人理解的結構化數據，匯聚整合各類信息資源，綜合運用智能解析、專家庫對比等前沿技術，打造特征數據檢索業務、災害事件分析業務以及數據分析應用共享服務。通過大量的災害隱患數據建模對比判斷，運用數字濾波、智能預警算法系統，實現對災害隱患的可靠預警。

2.智慧應急指揮救援系統

智慧應急指揮救援系統由三層架構組成（如圖3所示）：基礎數據采集平臺、三維預案管理平臺、輔助指揮一張圖。主要運用BIM+GIS技術將建筑由外而內的模型展示功能應用到應急救援指揮輔助方面，使得救援高效化、安全化、一體化。救援人員可以對建筑內部的應急設施、安全通道、建筑內部結構等進行詳細的分析，實現最佳救援。

3.智慧安消一體綜合運維管理服務系統

智慧安消一體綜合運維管理服務系統通過對設備進行標簽電子化，RFID/NFC雙標簽管理方式，結合安防工作流程規范，以對安防安全責任人的值班、巡查、維保等日常工作進行動態管理為基礎，多角度、多途徑進行監督管理，實現安全管理工作監督到位、責任落實，通過采集社會單位日常防火巡查及隱患整改、電氣火災隱患預警、重點部位可視化、建筑設施運行狀態和維保檢測的信息數據，智能分析單位安全管理水平、設施設備運行狀況，深度融合安消應用的各個場景實現智慧安消一體綜合運維管理服務系統，從而幫助單位有效落實安全責任，最終實現數據資源的匯聚整合、風險隱患的動態監測、火災形勢的預判預警、滅火救援的精確指揮、社會監管的協同合力、火災事故的有效控制。

建設智慧安消一體綜合運維管理服務系統可以很好地解決建筑安防信息缺失，重新錄入難;部分運維信息手工填寫易錯漏，缺乏對終端數據的抓取能力，無法支撐科學決策等信息化管理問題。解決運維管理方面專業人員稀缺，導致維保質量不高;所有報表資料采用手工填寫，易錯漏，可偽造，不能及時反映設施數據的真實性和準確性等問題。解決安全人員管理水平低，具體的維保不清楚如何操作，專業培訓成本高，無可靠的管理系統，人員到崗情況難確認，維保巡檢過程不透明等問題。

三、系統關鍵技術

（一）研究多維立體實時智能感應監控技術

應用NB-IoT、4G/5G 物聯網通信技術、云計算、云存儲技術，圍繞各個系統和設備的運行情況，將數據實時發送到遠程云服務器，實現不間斷地對聯網設施的每一個點進行查詢和監控，從空間、時間維度，從設備狀態、人員動態維度等進行數據采集和分析，實現對應急設施主動管理、應急風險預判、發生異常遠程主動報警等。改進現有邊緣智能技術優化云計算系統的物聯網資源調度效率低，云計算實時性不足、寬帶不足、數據安全性不足等問題。

（二）研究基于數據建模技術的安全隱患人工智能預警技術

研究基于數據建模技術的人工智能災害預警系統，提升災害監控預警系統的準確性、可靠性和穩定性。具體通過云服務器收集智慧終端采集的大量運行數據與大量的安全事故數據建模對比判斷，運用數字濾波，人工智能專家系統，安全事故預警算法系統，實現對安全事故隱患提前預警。建立大數據系統平臺，即時查看監測數據實現準確性與實時性。可多人、異地共同的實時監控應急設施的各種運行數據、歷史記錄，必要時，有效縮短了應急處理的時間。

（三）研究基于3S（GPS-GIS-RS）、BIM技術的應急綜合和服務管理系統技術

針對二維地理信息系統僅能展示建構筑物的平面信息的問題，研究采用物聯網中“感、傳、知、用”四大層級結構，以建筑物內的應急設施為感知對象，以M2M為短距離傳輸，以有線、無線公共網絡或專用網絡為遠距離傳輸方式，將城市的建筑應急設施全部感知起來，采用衛星遙感（RS）、衛星定位（GPS）和地理信息技術（GIS）、建筑信息模型（BIM）、云計算、云存儲技術，建立多種數據模型，以三維的形式展示最短路徑、應急救援力量、應急救援設備、人員分布及其狀態，為救援指揮提供決策依據。實現公共突發事件報警及聯動綜合管理、公共突發事件報警圖文管理、應急監督管理、應急指揮、應急遠程監控、應急設備維護保養等應急綜合和服務管理系統。

四、結語

綜上所述，智慧應急綜合管理服務系統可廣泛應用于火災等安全生產事故領域。當突發事件發生時，能夠通過智慧應急管理平臺第一時間獲知和傳遞信息、為應急救援提供輔助決策等功能，逐步實現對安全事故的早期預警與智慧救援，提高人類對安全事故風險的應對能力;有效遏制生產安全事故的發生，顯著提升各類事故應急處理能力，最大程度地降低事故造成的人員傷亡，降低經濟損失。進而為城市安全保駕護航，為政府快速處置突發事件提供技術支撐。有助于維持社會穩定，保障人民生命財產安全。

參考文獻：

[1]李昌偉.基于AI+視頻監控的智慧城市中心系統設計與實現[D].杭州：浙江工業大學，2019.

[2]袁煜東.基于GIS的監控應急指揮輔助系統的設計與實現[D].西安：西安電子科技大學，2016.

[3]付培玉，伍軍，張小飛.基于邊緣計算和穩態遺傳算法的AIoT資源調度研究[J].湘潭大學自然科學學報，2020，42（05）：71-83.

[4]陳永鴻，高志利，高雄.基于BIM的應急管理研究綜述[J].昆明冶金高等?？茖W校學報，2017（03）：71-76.

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