浅谈深度学习在灭火救援作战态势感知中的实践应用

目录/提纲：……
一、类型灭火救援的现实需要及存在不足
（一）类型灭火救援的现实需要
（二）类型灭火救援存在问题
2、面向“实战型”的研判考评能力和手段不足
3、面向“实战型”的大数据积累运用亟待整合
二、作战态势感知
（一）作战态势感知综述
（二）作战态势感知实现途径
1、构建作战态势感知大数据信息资源库
一是必须加快历年实战中碎片化信息资源的数据积累
2、加快作战态势感知多元信息融合发展
3、明确作战态势感知体系构建要素
三、深度学习在消防领域的现实应用
（一）深度学习的起源
（二）深度学习在灭火救援领域的主要瓶颈
1、基础数据严重不足
2、技术实现存在难度
3、作战样本不够全面
（三）灭火救援辅助决策模型的建立
1、灭火救援任务目标的精准识别
2、面向实战的模拟人机交互能力
3、面向实战可视化作战预案应用
……
浅谈深度学习在灭火救援作战态势感知中的实践应用

作为应急救援的主力军和国家队，面对新的职能定位，现有作战模式还不能满足消防队伍转型升级后，应对突发重大灾害事故的现实需要。所以，针对警情跟踪、态势感知、辅助决策作战部署等方面的实战需要，通过整合大数据信息融合、地理信息系统、虚拟现实等技术，重点解决灭火救援作战双方信息不对称的问题，非常有必要作进一步研究。
一、类型灭火救援的现实需要及存在不足
（一）类型灭火救援的现实需要
类型灭火救援是根据消防队伍作战对象的不同而加以区分的作战形式，从宏观上可以定义为面向“全灾种、大应急”的广义综合应急救援作战任务，从微观上可以定义为建筑类、石化类、轨道交通类、灾害类、人员密集场所类等狭义综合应急救援作战任务。对于消防指战员来说，成为一名作战经验丰富的指挥员需要多元化的理论知识积累和实战经验储备。就目前而言，想培养成一名优秀的指挥员或业务骨干仍存在两个与现实作战“脱节”的关键性问题，即：专业知识积累与实战指挥不相适应、实战经验与专业化作战需求不相适应，这两个方面严重制约灭火救援作战的现实任务需要。
（二）类型灭火救援存在问题
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、辨识、分析、提炼、总结、整合的系统化发展方向的研究和实现手段还相对比较缺乏，起不到辅助实战指挥的现实作用。
二、作战态势感知
（一）作战态势感知综述
作战态势感知特指消防队伍灭火救援作战中的态势感知，是参照战略部队战场态势感知的现实作战需要而提出的，是基于不同类型灭火救援作战态势信息，通过信息处理、_挖掘、分析展示等途径转换成为消防指战员可以接受与理解的方式，并以此进行作战辅助决策的过程。其最终目标是为指战员在作战现场提供前瞻性、技术性、实用性的辅助决策和支持。
在消防队伍灭火救援作战中引入作战态势感知，是基于打赢未来重大灾害事故所面临风险考验的现实考量，面对处置重大灾害事故，需要指战员拥有更为专业精准的作战指挥能力。借鉴COP平台和JDL模型思路，通过辨识历史作战数据（以各门类实战中的信息、数据、作战要素为依据）进行作战信息关联，包括关联现场环境、作战对象类型、力量需求及现场部署、战术战法使用、灾情发展阶段、灭火药剂、注意事项、现有作战分析预判、历史作战数据分析、风险提示等作战方方面面，可以为消防队伍完成重大灭火救援作战任务提供辅助技术支持。
（二）作战态势感知实现途径
1、构建作战态势感知大数据信息资源库。加快大数据挖掘技术的实战化深度应用。一是必须加快历年实战中碎片化信息资源的数据积累。通过机器语言进行标准化、格式化编码，生成数字化、信息化、集成化的作战辅助信息资源库。二是必须加快对现有战术战法和作战方式的标准化研究，特别是要抢抓各地根据新编制成立机动支队的有利契机，强化类型灭火救援队伍的专业化、实战化战法研究和机制创新，为辅助决策提供技术支持。
2、加快作战态势感知多元信息融合发展。信息融合是生物体环境感知和行为行动的基础，其过程是生物体生存、进化和发展的基本能力要素，是一项非常具有挑战性的任务，呈现出信息不确定、多模态、高冲突、强相关、网络化等诸多特性。所以，面向消防队伍作战的现实需要，应加快大数据挖掘技术的实战化应用，将防火“物联网”、“智慧消防”、“灭火救援实战指挥平台”等多元数据融合分析，辅以当前灭火作战中使用的移动指挥终端、三维预案、无人机航拍、视频采集等使用端信息的获取和积累，加速信息搜集、挖掘、分析、融合，在复杂系统、海量数据中满足实战辅助需求。
3、明确作战态势感知体系构建要素。类型灭火救援作战态势感知系统、人员作战态势感知系统 、装备作战态势感知系统、综合风险评估作战态势感知系统以及辅助决策作战态势感知系统是作战态势感知体系构建的信息来源，要想构建与实战相匹配的作战态势感知体系，必须依靠各类作战态势感知系统的整合体系化关联来提供信息支撑和融合。
三、深度学习在消防领域的现实应用
（一）深度学习的起源
深度学习起源于上世纪40年代，只是简单的从人工神经元研究入手，但遇到了诸多瓶颈，直至2006年加拿大多伦多大学的Hinton等提出深度网络和深度学习概念，2012年Hinton团队构建的Ale*Net,利用ReLU激活函数，解决了消失问题，并在相关比赛中得到较好的验证。此后，卷积神经网络、循环神经网络、进化神经网络等模型不断涌现，开启了人工智能新时代。深度学习提出以后，很快就被音视频、图像语言理解、光学、医学等多个应用领域中广泛应用，它们不仅在模式识别、信息检索、自然语言处理等多个人工智能领域都取得了重大突破。
（二）深度学习在灭火救援领域的主要瓶颈
深度学习作为全新发展领域，目前还没有真正实现与消防工作的融合发展。从学术研究层面看，将深度学习引入应急救援方面研究还相对较少，牛浩玉、汤文兵等人使用深度强化学习方法,在为消防救援人员提供合理的救援路径规划方面进行了研究，但能够为现实作战需要提供技术支持的还存在诸多困难。
1、基础数据严重不足。深度学习技术的实现，不仅需要有大量的基础数据作为支撑，同时更要有较为庞大的算法算力作为保障。对于消防灭火救援而言，问题在于大数据的原始积累还存在严重不足，消防队伍目前执行的操作规程规范了各作战类型中的主要处置步骤和注意事项，但针对不同 ……（未完，全文共4327字，当前仅显示2186字，请阅读下面提示信息。收藏《浅谈深度学习在灭火救援作战态势感知中的实践应用》）