人工智能助力：数据堂智能消防解决方案防火于未“燃”

　　火，结束了人类的蛮荒时代，是人类文明进步的标志。然而，作为人类首个使用的自然力量，火始终带有难以预测的破坏力。

　　根据国家应急管理部消防救援局发布的数据，2019年中国共接报火灾23.3万起，死亡1335人，伤837人，直接财产损失为36.12亿元。

　　今年的疫情期间，2020年第一场火灾的视频“烧”上了热搜。视频里，重庆一栋二三十层的居民楼已完全被大火点燃，十几层都可见明火，弥漫着滚滚浓烟，现场传来居民的尖叫和消防车警报声。

　　除了常见的高层起火，人们苦森林火灾也久矣。

　　从2019年一直燃烧到2020年的澳洲森林大火，同样造成了惨重的损失——考拉栖息地被破坏，袋鼠由于对高温敏感以及行动缓慢而大量死亡。

　　被誉为“地球之肺”的亚马逊雨林在2019年也“火”出了圈，森林被烧毁，雨林生物也因火灾的直接伤害遭受了灭顶打击。

　　面对伤亡和损失，除了哀悼和致敬，我们还应反思如何对火灾进行有效的预警和防控、怎样才能避免这样的牺牲。

　　人工智能和大数据的发展为火灾防控提供了新思路，AI助力下的火险智能检测系统取得了良好的落地应用效果，智能消防成为消防行业大趋势。

　　在山火更为频繁的美国，科学家就已经开始将人工智能应用到森林火灾的预测和救援中了。

　　2019年，NASA开发了一个能够监测山火的基于机器学习的神经网络。其设计者James MacKinnon称，该模型能借助卫星拍摄的照片监测山火，监测准确率高达 98%，他的目标是将山火预警时间降到一小时甚至更短。

　　建设智能消防，数据是基础。在丰富数据的支持下，构建各类火灾风险分析模型，利用神经网络等技术不断优化分析模型，才能优化消防安全工作，降低火灾风险。

　　数据堂始终坚持科技向善的发展理念，依托自身的数据资源、技术优势和丰富的数据处理经验，数据堂自有版权的《120段火焰视频数据》能够进一步推动智能消防更广泛的布局。

　　120段火焰视频数据涵盖40个场景，视频总时长为9时4分37.32秒。数据采用了不同摄像头拍摄火焰视频，拍摄时间包含白天和夜晚。

　　标注人员对视频采集时间、采集场景、是否有遮挡、采集距离、采集设备进行标签标注，准确率高于97%，数据可有效应用于火灾检测等任务。

　　从灾情模拟、灾情预警、灾情汇总等几个比较重要的领域出发，AI技术能为火灾的监测和防控提供有力的支持。随着 AI 技术不断完善，未来火灾或许不会再威胁我们的人身财产安全，消防员也可以不用再冒着未知的风险冲进火场了。

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