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智慧消防的重中之重是抓取数据
- 2021-03-11-

在大数据出现之前,计算机无法很好地解决需要人类智能的问题,但现在我们可以用不同的思路来解决这些问题,其核心是将智能问题转化为数据问题。

由此,世界开始了新一轮的技术革命——智能革命。

消防行业也是。智慧消防的发展离不开消防大数据。

随着智慧消防的不断应用,通过大数据的收集、分析和使用,提高消防信息和智能化已成为一个必然的课题。

1数据创造奇迹:从定量变化到质的变化

首先,让我们来看看大数据和机器智能的案例。

2005年是大数据的第一年。谷歌在机器翻译领域从未积累过技术,它击败了世界上所有的机器翻译研究团队,成为这一领域的领导者。

为什么谷歌能成功反击?它的秘密武器是什么?

谷歌翻译的发明者冈科博士在交流经验时说,他两年前实际上使用了计算模型,但他使用的数据是其他研究机构的数千倍甚至数万倍。

在自然语言处理领域,科学家们知道数据的重要性。

2-3倍的数据缺口可能没有大的变化,但使用数万次时,数量变化的积累会导致定性变化。

消防行业也是。

消防管理部门拥有多维度、异构、实时、大型火灾大数据资源,包括人员(消防队、社会消防部队等)、场所(高层建筑、商业综合体、地下建筑、出租房屋等)、法人(高危单位、重点单位、化工公司等),货物(危险化学品、易燃易爆材料等)、连接件(电线、消防设施、疏散路线等)、水源(消防栓、自然水源等)、检验信息等资料。

此外,还需要收集整合规划、住房建设、土地、民政、通信、交通、气象、供水、公安等相关部门等相关数据资源,建立全面、实时、规范的消防体系。大数据资源系统。为基于大数据方法的“智能消防”的建设提供了良好的基础。

丁洪军说,未来5年将是物联网防火,他非常认同这一观点。

建立消防互联网,一是铺设智能基础设施,二是数据采集,最根本的是获取数据。

只有有效数据达到一定程度,才能充分验证模型和算法的准确性,才能真正实现智能消防的构建。

2数据挖掘:智能防火的关键

采集大量火灾数据后,下一步是数据的使用和挖掘,这也是智能消防的关键。

使用大火灾数据相当于在一堆沙子中淘金。未经处理的原始数据不会给您任何新的知识。火灾智能取决于数据的使用和挖掘水平。

第一步是对收集到的原始防火数据没有固定格式,似乎混乱,对数据进行过滤和组织。

删除与待解决问题无关的维度,并对与问题相关的火灾数据内容进行格式和组织,供以后使用。

只需保持大小并过滤掉无关信息即可。

在对火灾数据进行过滤处理后,下一步关键是机器学习实现智能防火。

机器学习不是什么新鲜事。目前广泛应用的机器学习算法,如人工神经网络算法、最大熵模型、逻辑自回归等,早在40年前就已经成熟。

机器学习过程是一个不断迭代和改进的过程。在机器学习的技术术语中,这是“最大限度地期望”的过程:

只要提前设定学习目标,这些算法将继续优化模型,使其更贴近实际情况。

在大多数复杂的应用中,需要通过数据建立数学模型,以便在实际应用中得到应用。

建立数学模型存在两个问题

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