随着科技的持续不断的发展,智能安防系统在智慧应急救援行业的应用不断深化拓展,已成为行业重要组成部分,赋能行业加快速度进行发展的潜力突出。同时,应急管理部的成立和有关政策的出台为智慧应急救援行业的发展提供了政策环境与支持。得益于政策指引和技术赋能,智慧应急救援成为了应对灾害和突发事件的重要工具。本文结合智慧应急救援行业发展背景探讨了智能安防系统如何为智慧应急救援行业提供全方位的支持和提升, 以及其在智慧应急救援行业发展中的主要应用和未来发展趋势。
应急救援是指灾害和突发事件发生时, 对人员、财产及环境进行的救援和保护工作。其范围涵盖了灾害事故的预防、应对和减轻损失,旨在最大限度地减少灾害造成的损失,保障人民生命财产安全。
智慧应急救援即采用数字化、智能化的手段,融入应急救援行业产业链上中下游,以达到提升应急救援效能的目的。随着科学技术水平的不断提升,尤其是在 5G、大数据、人工智能、云计算、物联网等技术叠加赋能下,智慧应急救援成为了提升公共安全水平、保障社会稳定的重要手段。
国家格外的重视智慧应急救援行业的发展, 党的十九届三中全会作出深化党和国家机构改革的决定,应急管理部应运而生,开辟了我国应急管理工作的新局面。随着应急管理部的成立,我国应急管理体系迎来了全面升级和转型,这为智慧应急救援行业提供了重要的发展机遇。同时,随着《应急管理信息化发展的策略规划框架(2018-2022 年)》《“十四五”国家应急体系规划》《“十四五”应急救援力量建设规划》等政策的出台,为智慧应急救援行业的发展提供了良好的政策支持,推动了智慧技术在应急救援领域的广泛应用。
为适应“全灾种、大应急”综合救援需要,以政策为牵引,智慧应急救援行业深化应急管理科教、产教双融合,不断补齐综合性消防救援队伍能力建设短板,完善装备配备和基础设施等能力要求。
智能安防系统是基于现代信息技术方法的安全防范系统,通过集成各种先进的技术和设备,对安全防范进行全方位的监控、预警、防控、处置等,提高安全防范的效率和精度,从而保障人民生活安全和财产安全。
视频智能分析技术是智能安防系统的重要组成部分,它主要利用计算机视觉和人工智能技术对视频图像做多元化的分析和识别,以此来实现对视频内容的理解和智能化处理。随着云计算、大数据分析、物联网、人工智能、机器学习等技术的不停地改进革新与进步,视频智能分析技术也取得了许多重要的发展:从最开始的图像识别、目标检测、人脸识别,到行为分析、异常检测,后来更是结合对视频内容的理解,展开视频内容分类和推荐、视频内容分析等延展。
技术的突破,带动了视频智能分析技术及相关这类的产品拓展不一样的行业的应用,诸如危化品、化工园区、森林防火、防汛防台、应急救援等场景。本文将重点从视频智能分析技术的方面出发来展示智能安防系统如何赋能应急救援行业的高质量发展。
在2021年应急部的任务书中提到:危险化学品扩展联网、视频存储智能分析和经营安全监管系统地方建设任务书中,要求建设视频监控录像调阅、视频离线信息推送、视频存储监控及视频智能分析等功能。这就从政策上推动视频智能分析技术深入应急管理相关场景。
2023 年应急管理视频资源池地方建设任务书的出台,进一步表明了视频智能分析技术对应急救援行业所涉及的监测预警和应急处置过程的影响。就该任务书要求,建设省级应急管理视频资源池,汇聚各类安全生产、自然灾害防控、避难场所、救援现场、短视频的视频资源,实现视频应用、智能分析等,提升风险监测预警和指挥救援辅助决策能力。
之后,部委编制印发的自然灾害应急能力提升工程基层防灾、预警指挥、航空应急等3 个项目实施方案、灾害风险视频监控系统地方建设任务书,规定了视频智能分析系统建设的内容及要求,随国家发展改革委批复的自然灾害应急能力提升工程预警指挥项目在全国的推广与落地,为视频智能分析技术更进一步地赋能应急救援行业发展奠定了基础。
综上所述,智能安防系统尤其是视频智能分析技术与智慧应急救援行业紧密相关,它的深入应用使得智慧应急救援行业能够更好地适应一直在变化的灾害环境和救援需求。
近几年,在全球气候变暖及人类活动频繁的大背景下,我国极端天气频发,自然灾害给人们的生活造成了严重影响。
2022 年,受副热带高压偏强偏大和拉尼娜现象的影响,我国平均气温偏高,时空比较集中地发生了森林火灾(共计 709 起),其中最令人瞩目的是重庆山火,其是重庆自 2006 年来最凶险的山火,维持的时间最长、温度最高。2023 年,华北、东北遭受严重暴雨洪涝灾害,局部地区山洪地质灾害突发。
第一,提升实时监测和预警能力。需要能及时准确地监测和预警极端天气、各类突发事件等, 为应急救援提供及早采取应对措施的时间,以便更好地保障公众安全。
第二,提高快速响应和调度能力。一是在灾害发生第一时间,可以有效的进行快速响应,及时派遣对应的“人、物”到达现场;二是在突发事件处置过程中,对救援人员和装备的快速部署和科学调度,能确保在短时间内对救援资源进行统一管理和调度, 实现快速响应和救援。
第三,提振高效信息共享和协同能力。突发的自然灾害类事件往往涉及多个部门和单位,因此就需要及时获取灾情信息,并提供协调、沟通和信息共享平台,使得各单位间具备高效信息共享和协同能力,确保各救援组织之间能及时、准确地共享信息。
第四,完善多元化救援手段和装备。要一直根据复杂的灾害现场情况,更新救援响应手段,同时根据技术迭代,持续更新并改善救援设备和工具,以响应各类极端灾害天气、各类自然灾害救援的需要,来提升应急救援效能。
第五,加强公众参与和社会化救援。极端天气一般覆盖面广,对公众造成的影响大,仅靠政府的力量是远远不足的。因此就需要能够鼓励公众参与自救和互救,并且在灾害发生之时甚至灾害发生前, 向公众传递准确的安全信息并提供指导。
总体来看,政策背景推动智慧应急救援行业发展,而现实的挑战及需求是驱动智慧应急救援行业发展的关键,因此技术的突破及应用至关重要。
当前视频智能分析技术已在智慧应急救援行业的不同场景形成了比较完整的解决方案,如化工园区、危化品等安全生产场景中,会使用安全帽识别, 离岗睡岗、吸烟、玩手机等行为识别所产生的智能报警来加强公共安全防范能力,以避免或减少危险的发生,同时会随义务的演进,开发出符合特定场景业务流程的视频智能分析服务。
随着图像语义分割技术、多模态分析能力等技术的突破,以及日渐增长的现实需求,视频智能分析技术在应急救援行业的应用不断拓展。
在森林草原覆盖面积广泛的地方,高高架起的视频监控设备最大的作用是利用热成像、烟雾识别、火点识别等技术,对一些范围内的森林草原进行守护,实时监测,如发现异常热源、火点、烟雾等情况将触发告警,减轻人工巡检带来的压力。
该应用推广的过程中存在两个问题:一个是误报,现阶段森林防火系统普遍采取的逻辑是宁可多报,不可漏报,导致误报问题一直困扰着用户;另一个是针对单个疑似火点的重复报警。
针对误报的研究,以往采用的策略是在报警产生后由人工进行核验,通过报警截图及视频监控画面来进行正报及误报的判断,生成误报库后再进行算法的调优来提升算法准确率,或是将后续产生的报警结果与误报库的报警进行比对,减少同样误报产生的可能。这在某些特定的程度上解决了误报的问题,但也给人工核验提出了更加高的要求。因此,如何尽可能减少误报的产生,成为了视频智能分析技术赋能应急救援行业发展的一大核心。当前, 常用的技术有火情报警二次智能分析技术和火情报警图像语义分割识别技术。
对于第二个问题,现阶段常采用一定的优化策略,设定规则来减少重复报警。如针对某个项目上发现的疑似报警点,在初步触发后,对后续一定时间段内发生的疑似报警进行比对,将重复的报警进行聚合,由此减少重复报警。
火情的二次智能分析,成为了提升报警准确率、降低误报的重要手段。二次分析技术的主要技术流程如图1 所示。
即通过前端热成像设备将报警事件信息及抓图流转上报到业务平台,平台将可见光报警图片分发给智能分析服务器,利用算法能力进行运算后,反馈正误报结果给到业务平台,由平台做两次结果比对,并将结果进行呈现。
地物识别算法是采用图像语义分割技术,从图像或视频中准确地分割出特定的目标或对象,并将图像中的每个像素分配到预先定义好的类别中,以实现对图像内容的精确理解与解析。随着该技术在计算机视觉领域的发展,误报优化的问题也得到了进一步解决。
本文以云南某森林防火二期项目为例进行说明,涉及烟火识别、图像语义分割和误报过滤。
一是烟火识别。通过热成像设备做识别,上报火点 / 烟雾报警到业务平台。
二是图像语义分割。平台对上报的火点 / 烟雾报警画面进行理解与分割,如水体、道路、建筑物、林区、光伏等不同的场景进行分类。
三是误报过滤。业务平台根据上报的位置坐标进行判断,优化报警逻辑,如当前检测到的地点为水面,则判定为误报(如图 2 所示)。
误报优化是视频智能分析技术赋能智慧应急救援行业发展的具象表现。可以在某些特定的程度上提升灾害预警与应对的响应效率,从而为后续救援动作减轻 / 降低压力。
当前,智能安防系统通过技术不断地优化、发展、迭代,对智慧应急救援行业带来了许多积极影响:
首先,提升救援效率。一是通过技术的迭代, 提升实时监测和预警能力,使救援人员能够更快速地响应;二是提供更精准的信息,从而更好地规划和执行应急救援相关行动。
其次,减少相关成本损失。通过实时监控和预警能力,及时有效地发现、及时响应并控制潜在风险,减少事故发生的可能性,降低事故蔓延所带来的人员受伤或死亡、财产损失等。
第三,推动行业发展。通过技术的不停地改进革新及行业的融合,来满足一直在变化的灾害环境和救援需求,推动智慧应急救援行业高质量发展。
智能安防系统将逐步融合优秀、先进的技术,不断深入智慧应急救援行业,推动行业高质量发展。
随着人工智能、大数据、物联网等先进的技术的持续不断的发展,将推动智能安防系统的升级,提升智能安防系统的感知能力、感知场景以及准确性。同时, 深度学习、增强学习和自然语言处理等技术也将更广泛地应用到系统中,提升整个智能安防系统的智能化水平。
后续,伴随着多模态融合技术的发展,智能安防系统的综合性能将得到更大提升。通过融合图像、声音和其他传感器信息,不但可以实现更全面和准确地监测和分析,拓展更多的领域,还能提高与用户的交互便捷程度,提高智慧应急救援的整体效率。此外,系统还可以与其他智能设备和系统来进行集成,形成更完整、更专业的智慧应急救援方案。
未来,随技术的慢慢的提升和政策的持续加持, 智能安防系统在智慧应急救援行业将产生更加深远的影响。