AI賦能滅火救援多模態通信融合策略與實現路徑

摘要：在當今滅火救援工作中，傳統通信方式存在信息傳遞不及時、多源數據融合困難等難題，影響救援效率與指揮決策的時效性。為應對上述挑戰，從多模態數據采集、特征提取等方面，提出AI賦能的滅火救援多模態通信融合策略，進一步從硬件設施建設、軟件開發以及應用測試與優化3個環節，構建了具體的實現路徑體系，通過一系列舉措，旨在提升滅火救援過程中的信息傳遞效率與協同作戰能力，為消防救援工作提供技術支撐。

關鍵詞：AI賦能；多模態；特征提取

中圖分類號：D631.6" " " 文獻標識碼：A" " " "文章編號：2096-1227（2025）03-0061-03

在滅火救援的實際場景中，信息傳遞的高效性與準確性，是保障救援行動順利完成、確保救援人員和受困人員生命安全的關鍵要素。以往的通信方式大多局限于語音或文字等單一模態形式。當處于火災現場這種極為復雜的環境時，現場的嘈雜聲、濃煙導致視線受阻等情況，導致傳統通信方式傳遞的信息出現不準確或者延遲的問題[1]。AI賦能的多模態通信融合技術能夠把視頻、音頻、圖像以及傳感器采集的數據等多類型信息進行有效融合，再利用AI算法對這些信息進行深入分析與處理。如此，可以顯著提升火情監測的精準度，提高指揮調度工作的效率，為救援行動提供更為可靠的安全保障。基于上述背景，本研究聚焦于AI賦能滅火救援多模態通信融合策略與實現路徑并展開深入研究，助力提升滅火救援工作的智能化、高效化水平。

1 AI賦能滅火救援多模態通信融合策略

1.1" 多模態數據采集

在滅火救援場景中，多模態數據采集是構建AI賦能多模態通信融合系統的核心基礎，其技術實現需圍繞視覺、音頻、環境及文本信息4大模態展開。其中，視覺、音頻、環境3種模態數據的采集方式見表1。

文本模態數據來源廣泛，包括災情報告、應急預案、建筑圖紙。為確保多模態數據的時序一致性，采用精密時間（PTP）協議實現毫秒級時間戳同步，將視頻幀、傳感器數據與文本記錄精準對齊，時延抖動控制在1ms以內。通過Z-score標準化方法統一量綱，如將溫度數據（-40～1500℃）轉換為標準化數值，音頻分貝值（0～140dB）映射至[0，1]區間。Z-score標準化方法如式（1）所示：

其中，X為原始數據點，μ為該特征在整個數據集上的均值，σ為該特征的標準差，Z為標準化后的值，服從均值為0、標準差為1的正態分布。在此基礎上，動態數據清洗通過智能算法去除噪聲。視頻數據采用背景差分法消除光照干擾，并利用DBSCAN聚類算法剔除激光雷達點云中的異常點；音頻信號經小波變換后保留0.2～4kHz關鍵頻段；文本數據利用正則表達式提取高權重關鍵詞（如坍塌、逃生通道等）[2]。

1.2" 特征提取

在視覺特征提取方面，采用SIFT算法通過尺度不變特征變換提取建筑結構對比所需的圖像關鍵點描述子，FAST算法結合Harris角點檢測，精準定位火場熱源輪廓，而LBP算法則通過局部二值模式描述煙霧擴散的紋理特征；深度學習領域中，以ResNet-50為骨干網絡提取熱成像視頻的多尺度特征圖，并通過ROIPooling技術聚焦火源區域，三維重建技術則通過融合激光雷達點云與無人機影像，利用PointNet++進行點云特征提取，生成厘米級精度的火場三維模型。

音頻特征提取層面，頻域分析采用MFCC算法提取爆炸聲的頻譜特征，時域分析則通過短時能量檢測定位呼救聲片段，并利用CRNN網絡區分環境噪聲與有效語音。環境特征提取包含物理參數與時空序列建模：采用隨機森林模型融合溫濕度、氣體濃度數據，預測火場危險等級，利用GRU網絡捕捉風速、氣壓的時序變化。文本特征提取中，NLP技術中的BERT模型生成語義向量，解析應急預案指令，TF-IDF算法篩選建筑圖紙中的關鍵設施信息（如承重墻、消火栓位置）。通過t-SNE降維技術，將多模態特征壓縮至512維向量，形成覆蓋視覺、音頻、環境、文本的全維度火場態勢感知能力。

1.3" 多模態通信信息融合

1.3.1" 融合算法設計

多模態通信信息融合技術需結合深度神經網絡架構與混合融合策略，以實現跨模態語義關聯與高效決策支持，核心流程涵蓋模態專用處理網絡構建、融合層設計及跨模態對齊與關聯3大環節。在模態專用處理網絡中，視覺分支采用改進的FasterR-CNN架構，通過輸入熱成像視頻幀，實現目標檢測（如被困人員位置）與語義分割（火勢區域）的雙重任務；音頻分支則利用Bi-LSTM網絡處理語音信號，提取爆炸聲事件的時間戳與強度參數；環境分支構建多輸入多層感知機（MLP）網絡，融合溫濕度、氣體濃度等多源數據，輸出危險等級評分。MLP網絡損失函數L如式（2）所示：

其中，N為樣本數量，i為索引變量，為模型對第i個樣本的輸出，為第i個樣本的實際標簽或目標值。融合層設計包含早期融合、晚期融合與混合融合策略：早期融合在特征層級拼接多模態向量，如將256維視覺特征與128維音頻特征拼接為384維向量，輸入全連接層實現火源快速定位；晚期融合在決策層級進行加權投票，綜合視覺檢測結果與文本指令優先級，生成最終救援指令；混合融合則通過中間層注意力機制動態分配模態權重，如當熱成像檢測到高溫區域而音頻無異常時，系統自動提升視覺分支權重以強化關鍵信息。

跨模態對齊與關聯環節中，時空對齊借助Transformer架構的自注意力機制，將視頻幀（時間步t）與同步傳感器數據（時間步t±1）進行跨模態關聯，確保時序一致性；語義對齊采用雙線性融合技術，將視覺特征與文本指令的語義向量映射至統一空間，實現“疏散通道”文本指令與實景視頻路徑的精準匹配。這一技術體系通過分層融合與動態對齊機制，有效提升火災場景下的多模態信息協同能力，為應急響應提供智能化決策支持。

1.3.2" 通信資源優化分配

動態帶寬分配基于深度強化學習（DRL）框架，通過構建多智能體Q-Learning模型，實現視頻、音頻、傳感器數據的實時帶寬分配。系統以網絡時延、丟包率及模態重要性為優化目標，動態調整各模態的傳輸優先級。例如，當熱成像視頻檢測到火勢突變時，模型自動將視頻模態優先級提升至1級，觸發8Mbps帶寬分配，同時降低環境傳感器數據至2Mbps，確保火場態勢關鍵信息優先傳輸。模態優先級調度采用分層優先級隊列（HPQ）機制，將多模態數據分為緊急任務、重要任務、常規任務3級。同時建立跨模態數據冗余校驗機制，當某模態傳輸失效時，通過關聯模態特征（如結合文本指令與可見光視頻）完成語義重構，確保應急指令發布可靠性。

2 多模態通信融合實現路徑

2.1" 硬件建設

在滅火救援場景中，構建“空天地一體化”的通信硬件體系：為每個救援單元配備防爆網絡對講機、海事衛星電話及天通衛星電話，保障滅火作戰各級網絡有效覆蓋，重點區域部署通信偵察無人機并配置認證飛手團隊，搭建空中通信樞紐；采用多網聚合路由器，支持全網通4G/5G網絡智能切換，配備工業級無線自組網基站，快速建立三無環境下的指揮網絡；部署支持多協議轉換的通信網關，實現多種通信網與應急指揮平臺的互聯互通，配置語音綜合調度臺，建立分層部署的應急通信保障體系。針對硬件建設面臨的抗毀性與環境適應性挑戰，關鍵設備需采用軍用級防護標準，配置UPS及便攜式發電機，并開發適應高溫、濃煙環境的特種通信設備，針對特殊場景部署UWB定位基站。

2.2" 軟件開發

軟件開發層面構建多模態數據實時處理與智能決策系統。該系統采用分布式架構，集成異構數據融合算法，如通過隨機森林模型整合溫濕度、氣體濃度等多源環境數據，結合GRU網絡捕捉時序變化，形成火場動態風險評估體系。用戶界面設計采用3層架構：底層為硬件狀態監測儀表盤，實時顯示網絡帶寬分配及設備運行狀態；中層為三維GIS火場態勢圖，融合無人機航拍視頻與激光雷達點云數據，實現厘米級精度火場建模；頂層為應急指令發布控制臺，集成語音綜合調度臺功能，支持多優先級任務隊列管理。

2.3" 應用測試與優化

搭建高仿真滅火救援模擬平臺，通過數字孿生技術還原火場高溫、濃煙、結構坍塌等復雜場景，注入多模態測試數據集，覆蓋火勢突變、人員被困、有毒氣體泄漏等30余種典型災情。同時采用對抗生成網絡（GAN）動態生成邊緣案例，測試系統在極端條件下的魯棒性。在此基礎上建立多維度評估指標，包括信息融合時延、態勢感知準確率、跨模態指令匹配度等關鍵參數，通過混沌工程注入網絡丟包、設備故障等擾動，驗證系統容錯能力。優化環節引入元學習框架，根據測試反饋動態調整融合層權重分配策略，如當音頻模態噪聲干擾嚴重時，自動增強視覺-文本模態耦合度。

3 結束語

在滅火救援工作中，由AI賦能的多模態通信融合策略，切實有效地把語音、圖像、視頻等多種不同的信息模態進行了整合。這一策略能夠顯著提升信息傳遞的準確性與及時性，讓救援人員可以更全面、直觀地把握現場的實際狀況。未來，AI會更深層次地融入多模態信息處理領域中，實現更為智能的場景感知效果，為滅火救援工作提供更強大的支持。

參考文獻

[1]鄭琰.基于嵌入式AI技術的輸變電紅外在線監測系統設計[J].集成電路應用，2023，40（4）：70-72.

[2]中國工業互聯網研究院通用人工智能與工業融合創新中心.AI大模型工業應用模式及其實現[J].中國工業和信息化，2024（4）：20-25.