賈偉峰 李坤隆 鄧了蒙

摘要：隨著城市化的快速發(fā)展和復雜性增加，傳統(tǒng)的消防系統(tǒng)面臨著諸多挑戰(zhàn)，尤其是在數(shù)據(jù)處理和實時響應方面。因此提出一種融合SpringBoot、Vue及大數(shù)據(jù)分析技術的智慧消防平臺。平臺利用SpringBoot構建高效后端，結合Vue開發(fā)的用戶界面，提供直觀的操作體驗。核心在于大數(shù)據(jù)技術的應用，特別是采用Hadoop進行大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲與處理，以及使用Spark進行快速數(shù)據(jù)分析和模式識別。該平臺實現(xiàn)了實時監(jiān)控、事件驅動預警和數(shù)據(jù)深入分析，顯著提升了對火災風險的預測和響應能力，突出了現(xiàn)代軟件工程技術和大數(shù)據(jù)分析技術在消防安全領域的重要性和應用潛力。

關鍵詞：智慧消防；大數(shù)據(jù)；Hadoop；SpringBoot；Vue

中圖分類號：D035.36? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ?文章編號：2096-1227（2024）02-0006-04

隨著全球城市化的迅速發(fā)展，城市結構變得日益復雜。高樓大廈、密集的住宅區(qū)、繁忙的商業(yè)中心成為現(xiàn)代城市的常態(tài)。消防安全作為城市安全管理的重要組成部分，其重要性在近年來愈發(fā)凸顯。傳統(tǒng)的消防系統(tǒng)雖然在過去數(shù)十年中發(fā)揮了重要作用，但在應對當前城市化帶來的新挑戰(zhàn)時顯得力不從心[1]。

在各種災害中，火災是威脅公眾安全和社會發(fā)展最主要的災害之一，它直接威脅著人民的生命財產安全。當前的消防系統(tǒng)主要依賴于基礎的電子設備和人工監(jiān)控。這些系統(tǒng)在處理復雜、高密度和大量數(shù)據(jù)的能力上有限。人工監(jiān)控不僅耗時耗力，而且在應對突發(fā)情況時反應速度慢，容易出錯。此外，由于缺乏高效的數(shù)據(jù)分析工具，即使收集了大量數(shù)據(jù)，也難以從中及時發(fā)現(xiàn)潛在的火災風險和規(guī)律[2]。

全球范圍內，智慧消防的發(fā)展受到了廣泛重視。在發(fā)達國家，例如美國和歐洲，智慧消防系統(tǒng)已經(jīng)相對成熟，廣泛應用于城市規(guī)劃、建筑設計和應急響應中。而在發(fā)展中國家，隨著城市化的加速，智慧消防系統(tǒng)開始被視為提升城市安全的關鍵技術[3]。技術上的持續(xù)創(chuàng)新，如5G通信、AI和機器學習的發(fā)展，正在推動智慧消防系統(tǒng)的進一步創(chuàng)新。然而，如何有效集成復雜的技術系統(tǒng)、處理和分析大量數(shù)據(jù)，以及解決數(shù)據(jù)隱私和安全問題，是智慧消防面臨的主要挑戰(zhàn)[4]。

在現(xiàn)代社會，大數(shù)據(jù)技術已成為解決復雜問題的關鍵工具。特別是在消防領域，大數(shù)據(jù)的應用不僅是技術進步的體現(xiàn)，更是提高城市安全管理效能的重要轉折點[5]。在面對城市化快速發(fā)展帶來的復雜挑戰(zhàn)下，本文提出了一個基于大數(shù)據(jù)技術的智慧消防平臺，以應對傳統(tǒng)消防系統(tǒng)在數(shù)據(jù)處理和實時響應方面的不足。該平臺結合了SpringBoot和Vue技術，利用Hadoop進行大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲與處理，以及通過Spark進行快速數(shù)據(jù)分析和模式識別，旨在實現(xiàn)對火災風險的實時監(jiān)控、事件驅動預警和深入數(shù)據(jù)分析。這一系統(tǒng)的應用不僅提高了消防部門對火災風險的預測和響應能力，也優(yōu)化了資源分配，提升了公眾的火災安全意識，提高了跨部門的協(xié)作效率。通過這種技術革新，智慧消防平臺有望顯著提升城市消防安全水平，展示了現(xiàn)代軟件工程技術和大數(shù)據(jù)分析在消防安全領域的應用潛力和重要性。

1 基于大數(shù)據(jù)分析技術的智慧消防平臺

1.1? 系統(tǒng)框架

系統(tǒng)采用模塊化設計，便于擴展和維護。每個模塊負責特定功能，保證了系統(tǒng)的靈活性和可靠性。系統(tǒng)還按功能劃分為多個層次，每層承擔不同的職責，確保高效數(shù)據(jù)流轉和處理。在設計上注重系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性，采用先進的數(shù)據(jù)加密和冗余機制，以防止數(shù)據(jù)丟失和非法訪問。

數(shù)據(jù)采集層：負責從各類傳感器、攝像頭和IoT設備中實時采集數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)處理層：包括數(shù)據(jù)存儲和分析，利用Hadoop進行數(shù)據(jù)存儲和初步處理，Spark進行高級數(shù)據(jù)分析。

應用服務層：基于SpringBoot，提供業(yè)務邏輯處理，如數(shù)據(jù)聚合、預警生成、分析結果處理等。

用戶界面層：通過Vue.js開發(fā)，提供直觀、互動的用戶界面，展示實時數(shù)據(jù)和分析結果。

數(shù)據(jù)從傳感器和攝像頭流入Hadoop，進行存儲和初步處理。Spark進一步對數(shù)據(jù)進行深入分析。處理后的數(shù)據(jù)通過應用服務層轉發(fā)，應用服務層處理業(yè)務邏輯后，將信息傳遞到用戶界面。用戶界面層收集用戶反饋和指令，反饋給應用服務層，形成閉環(huán)控制。智慧消防平臺的組成見圖1。

1.2? 數(shù)據(jù)采集層

智慧消防平臺融合了各類傳感器來實現(xiàn)全面的火災監(jiān)測和預警，如圖2所示，包括煙霧探測器、溫度傳感器、氣體泄漏傳感器、濕度傳感器、紅外傳感器和視頻監(jiān)控設備等。例如，煙霧探測器專門用于檢測早期火災跡象，尤其在封閉空間或人少的區(qū)域中，它們能夠迅速識別出煙霧。溫度傳感器主要監(jiān)測環(huán)境溫度，對異常高溫迅速響應，特別是在存儲易燃物質的區(qū)域。氣體泄漏傳感器則用于偵測可燃氣體和有毒氣體的泄漏，如天然氣和一氧化碳，這在化工存儲和工業(yè)區(qū)域尤為關鍵。濕度傳感器幫助評估火災蔓延風險，而紅外傳感器則用于探測隱蔽區(qū)域的熱輻射，有助于早期發(fā)現(xiàn)火源。視頻監(jiān)控設備提供實時視頻監(jiān)控，對于遠程監(jiān)視和分析火災現(xiàn)場至關重要。

在數(shù)據(jù)采集過程中，傳感器和視頻監(jiān)控設備持續(xù)收集關鍵數(shù)據(jù)。煙霧探測器和溫度傳感器的數(shù)據(jù)用于及時警報潛在的火災，而氣體泄漏傳感器的數(shù)據(jù)有助于預防由氣體泄漏引發(fā)的火災。濕度和紅外傳感器的數(shù)據(jù)則分析火勢蔓延的可能性和早期探測火源。視頻監(jiān)控設備實時捕捉火災現(xiàn)場情況，提供直觀的圖像數(shù)據(jù)，使消防人員能更精準地評估和響應火災。這些數(shù)據(jù)在采集后經(jīng)過預處理和分析，轉化為實時監(jiān)控信息，使智慧消防平臺能夠快速響應潛在的火災威脅，極大地提高了消防安全管理的效率和準確性。

1.3? 數(shù)據(jù)處理層

數(shù)據(jù)處理層是為了處理和管理來自煙霧探測器、溫度和氣體泄漏傳感器、濕度傳感器以及視頻監(jiān)控設備的大量數(shù)據(jù)而設計。這一層的核心組件是Hadoop Distributed File System（HDFS），它作為一個高度可靠和可擴展的分布式存儲系統(tǒng)，負責存儲各種類型的數(shù)據(jù)。HDFS的主/從架構確保了數(shù)據(jù)的高可用性和容錯性，其中NameNode負責管理文件系統(tǒng)的命名空間和元數(shù)據(jù)，而DataNodes則存儲實際數(shù)據(jù)。每個數(shù)據(jù)塊在不同的DataNodes上存儲多個副本，以防單點故障。

在數(shù)據(jù)預處理階段，采用Hadoop的MapReduce編程模型對從傳感器和視頻監(jiān)控設備收集的原始數(shù)據(jù)進行清洗、格式化和初步分類。例如，從煙霧探測器收集的數(shù)據(jù)經(jīng)過預處理后，可用于分析特定區(qū)域內的空氣質量變化，而視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)經(jīng)過初步的圖像處理和壓縮，便于后續(xù)的更高級別分析。

Spark在智慧消防平臺中扮演著高級數(shù)據(jù)分析的角色。它從Hadoop中獲取預處理后的數(shù)據(jù)，執(zhí)行復雜的數(shù)據(jù)分析任務。利用Spark的高性能處理能力，平臺能夠快速分析溫度、煙霧、氣體泄漏等數(shù)據(jù)，及時識別火災風險和異常狀態(tài)。此外，Spark的實時處理特性使得平臺能夠提供實時監(jiān)控數(shù)據(jù)和即時警報，如通過分析視頻數(shù)據(jù)識別火源位置和火勢發(fā)展趨勢。

1.4? 應用服務層

應用服務層主要負責處理來自數(shù)據(jù)中臺的各類信息，以及管理和執(zhí)行各種業(yè)務邏輯。該層基于SpringBoot框架，不僅提高了開發(fā)效率，也確保了服務的可靠性和伸縮性。

數(shù)據(jù)聚合與處理：首先對全域數(shù)據(jù)進行聚合和處理，實時掌握各個設備的異常數(shù)據(jù)和異常狀態(tài)指標。這一過程包括從多個數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)，如火災報警系統(tǒng)、化學品泄漏檢測、巡檢記錄等，并將這些數(shù)據(jù)整合在一起，形成統(tǒng)一的視圖，便于后續(xù)的分析和決策。

事件和異常處理：平臺通過智能巡檢檢測到的設備故障和監(jiān)管異常，以及對這些異常事件的管理是應用服務層的另一項關鍵職責。這包括對異常事件的分類、等級劃分，以及異常處理方法的預設，確保在出現(xiàn)故障或異常時能夠迅速做出反應。

巡檢和隱患管理：巡檢計劃的設定、執(zhí)行以及巡檢記錄的維護是應用服務層的另一個重要功能。巡檢計劃可以是人工計劃、維保計劃或周期計劃，這些計劃確保了設備的持續(xù)監(jiān)測和維護。同時，隱患管理功能幫助排查和控制隱患，包括對排查出的事故隱患進行整改和監(jiān)控治理。

設備管理：允許用戶對設備進行全面的監(jiān)控和維護，包括查看設備總表、設備狀態(tài)，以及實現(xiàn)設備的可視化管理。這些功能確保了平臺用戶能夠實時獲取設備的詳細信息和運行狀況，以便及時進行必要的維護和調整。

應用服務層還實現(xiàn)了一套RESTfulAPI，用于高效地在不同組件間傳輸數(shù)據(jù)。這些API提供了標準化的方法來訪問和操作數(shù)據(jù)，確保前端用戶界面和第三方系統(tǒng)能夠輕松獲取所需信息。利用SpringBoot的強大支持，定義了各項業(yè)務邏輯的API端點，如數(shù)據(jù)聚合、預警生成和分析結果處理的API。這些API允許前端請求特定數(shù)據(jù)或執(zhí)行操作，如獲取實時火災預警或查詢特定區(qū)域的傳感器數(shù)據(jù)。實施有效的API管理策略，包括監(jiān)控API的使用情況和維護API的性能，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。

1.5? 用戶界面層

用戶界面層基于Vue.js框架，集成了多項先進技術，以提供一個高效、響應式且用戶友好的操作環(huán)境。Vue.js的核心優(yōu)勢在于其響應式和組件化特性，使得用戶界面能夠快速響應數(shù)據(jù)的變化并實時更新視圖。其雙向數(shù)據(jù)綁定機制簡化了數(shù)據(jù)操作，允許界面元素與數(shù)據(jù)模型之間的自動同步。此外，Vue.js支持組件化開發(fā)，使得功能模塊如巡檢管理、設備監(jiān)控、備件管理等可以被封裝成獨立、可復用的組件，方便在不同界面中復用。這些技術的應用，結合前后端分離的架構，不僅提高了開發(fā)效率，還增強了系統(tǒng)的可維護性和可擴展性。通過這些設計和技術實現(xiàn)，智慧消防平臺的用戶界面層在提供豐富功能的同時，也確保了操作的流暢性和直觀性，極大地提升了用戶體驗和操作效率。

系統(tǒng)監(jiān)視主要包括系統(tǒng)概況、巡檢巡查、監(jiān)測報警、事件記錄、設備統(tǒng)計分析、故障統(tǒng)計和監(jiān)管統(tǒng)計。每個部分采用了特定的數(shù)據(jù)可視化技術，以提高用戶的分析和監(jiān)控效率。見圖3。

系統(tǒng)概況：采用塊狀圖和環(huán)形圖相結合的方式展示消防報警主機、TGMS、液體泄漏、VRSDA、可燃氣等子系統(tǒng)近30天狀態(tài)及數(shù)量。環(huán)形圖中不同顏色的占比直觀地展示了各系統(tǒng)狀態(tài)的分布。

巡檢巡查：通過簇狀條形圖展示各類別的數(shù)據(jù)對比，條形圖中的矩形按對比維度切分，不同顏色反映不同維度間的關系，便于用戶分析和對比組內數(shù)據(jù)。

監(jiān)測報警：利用數(shù)據(jù)輪詢方式定期跟蹤報告和事件報告，實現(xiàn)對報警數(shù)據(jù)的及時監(jiān)測，用戶可以依此及時跟進和響應。

故障統(tǒng)計：單式條形統(tǒng)計圖清晰展示各個指標，易于用戶識別數(shù)據(jù)間的差異和數(shù)量大小，幫助用戶快速理解故障情況。

監(jiān)管統(tǒng)計：使用雷達圖全面分析設備的各項指標，該圖表形式簡潔、直觀，能夠在平面上展示多維數(shù)據(jù)，實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)的有效可視化。

數(shù)據(jù)平臺通過全域數(shù)據(jù)采集與處理實現(xiàn)了對各個設備的異常數(shù)據(jù)和狀態(tài)指標的實時掌握，從而為企業(yè)經(jīng)營決策提供了數(shù)據(jù)化支持。該平臺有效整合了企業(yè)各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，針對關鍵業(yè)務場景如產品銷量和工廠能耗進行了專題數(shù)據(jù)分析與預測，進一步推動企業(yè)經(jīng)營的智能化。此外，通過決策的數(shù)字化和經(jīng)營的智能化，平臺不僅能快速揭示企業(yè)經(jīng)營管理中的問題和新機會，還能通過數(shù)字化和智能化手段促進業(yè)務模式的迭代創(chuàng)新，為企業(yè)帶來更高效的運營和更廣闊的發(fā)展前景。

報警管理：包括火災報警系統(tǒng)、VESDA（早期煙霧探測系統(tǒng)）、化學品泄漏和TGMS（毒氣監(jiān)測系統(tǒng)）等多種報警類型。該功能涵蓋了對報警時間、報警結束時間以及與報警相關的設備監(jiān)管信息的管理，確保了實時監(jiān)控和迅速響應。除了監(jiān)控報警數(shù)據(jù)，報警管理還包括關鍵操作如確認警情和報警復位等，以便及時處理各類緊急情況。為了提高效率和可視化程度，這一功能需與應急大屏和報警管理大屏緊密結合使用，這樣的設計不僅增強了實時監(jiān)控的能力，也提高了應急響應的效率。

異常處理：主要為各個設備，故障類型（報警、故障、監(jiān)管、離線）、故障等級、故障名稱，以及異常處理方法提示的預設。

巡檢管理：提供了全面的巡檢計劃、記錄和項目管理功能，以及深入的隱患管理分析。巡檢計劃分為人工計劃、維保計劃和周期計劃，以滿足不同維護需求。人工計劃允許用戶手動添加具體時間的計劃，而維保計劃和周期計劃則根據(jù)年、月、周的時間間隔自動發(fā)布。巡檢記錄功能展示了已生效的巡檢計劃，包括巡檢狀態(tài)和具體設備的檢查情況。在巡檢項目方面，日常維護需要的設備被納入特定的巡檢項目，一旦設置了巡檢計劃并生效，就可以對這些項目進行定期的巡檢。

2 結束語

本文深入探討了基于大數(shù)據(jù)分析技術的智慧消防平臺的設計和實施，揭示了現(xiàn)代技術在提升消防安全和效率方面的巨大潛力。通過融合SpringBoot、Vue、Hadoop和Spark等先進技術，該平臺不僅優(yōu)化了數(shù)據(jù)處理和實時響應流程，還加強了火災預防和應急響應能力。特別是在巡檢管理、隱患識別和處理等方面，平臺展現(xiàn)了對細致監(jiān)控和精準預警的強大支持。此外，該平臺還為消防部門提供了數(shù)據(jù)驅動的決策支持，增強了公共安全和資源管理的有效性。總體而言，智慧消防平臺不僅標志著消防服務向數(shù)字化、智能化的重要轉變，也為未來城市安全管理提供了新的視角和解決方案。

參考文獻

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