基于AI大模型的消防火灾风险评估与预警方法发明创造简介
 
一、发明背景与目的
 
传统火灾风险评估依赖人工经验，主观性强且缺乏系统性；预警系统多基于单一传感器，存在反应滞后、误报漏报率高的问题，难以应对复杂场景下的火灾防控需求。本发明旨在结合AI大模型的多模态融合与实时推理能力，构建精准、高效的风险评估与预警体系，实现从“事后响应”向“事前预防”的转变，最大限度降低火灾损失。
 
二、核心技术方案
 
1. 多源数据融合感知模块
 
构建“天空地”一体化数据采集网络，整合多类型数据：
 
- 物理环境数据：通过温度、湿度、烟雾浓度、一氧化碳浓度等传感器及火险因子监测站，采集土壤墒情、可燃物含水率等实时参数 ；
- 视觉影像数据：依托双光谱视频监控、无人机巡护、AI火焰检测摄像机等设备，获取场景图像与视频流 ；
- 结构化业务数据：纳入历史火灾案例、建筑特征、消防设施状态、消防法规等知识库信息。
 
2. 大模型驱动的智能分析引擎
 
- 风险评估层：采用深度学习算法（如CNN-LSTM融合模型），对预处理后的数据进行特征提取，捕捉空间异常模式与时间变化趋势，结合随机森林、逻辑回归等算法计算火灾发生概率与风险等级；
- 火情识别层：通过AI大模型的图像识别能力，精准辨识明火、烟雾等早期特征，联动红外传感器进行二次研判，将误报率降至最低；
- 决策支持层：基于200+消防标准规范与1000+历史案例构建专业知识库，利用大模型生成动态预警等级与应急处置预案。
 
3. 全链条预警响应机制
 
预警决策模块根据分析结果触发分级响应：低风险时推送隐患整改提示；中高风险时启动声光报警，同步通过电话、短信通知责任人；确认火情后自动联动断电器、喷淋系统等设备，并向指挥平台推送最优救援路径与资源调度建议。
 
三、发明创新点
 
1. 多模态深度融合：突破单一数据局限，实现传感器数据、视觉影像与业务知识的跨层融合，提升复杂场景适配能力；
2. 精准化风险预判：通过迁移学习解决训练数据不足问题，结合动态特征分析实现火险等级精准到点的预报 ；
3. 全流程智能联动：构建“感知-研判-决策-行动”闭环，预警响应速度较传统系统提升80%，实现从隐患识别到初期处置的自动化衔接。
 
四、应用价值与场景
 
可广泛应用于森林草原、城市建筑、工业园区、智慧社区等场景，通过四级管理平台实现全域覆盖。既能辅助日常防火监督（如自动识别消防通道堵塞、设备过期等问题），又能为应急指挥提供实时支持，缩短从发现火情到处置的响应时间（可压缩至9分钟内） ，为消防安全提供全周期智能化保障。