（2）智慧消防是科学技术充分发展阶段的产物。比如视频分析，比如语音分析，比如机器学习，比如区块链模式应用……

3 消防安全单位传统的管理模式及其问题 3.1 消防安全单位传统的消防安全管理模式 按照单位类型、级别、重要程度进行统计，日照市消防 支队和所属消防大队共管辖 15 436 家消防安全单位，单位 数量众多。数量众多的消防安全单位如何对自身开展消 防监督检查，传统的消防安全管理模式是：设置与其他部 位防火分隔的消防控制室，具有执业资格的消防控制室值 班人员 24 h 不间断值守；建立一系列制度，包括消防安全 管理制度、灭火应急救援制度、消防安全组织架构、消防设 施、系统操作规程、消防控制室人员值班制度、消防安全单 位防火巡查、检查制度；消防控制室内火灾自动报警系统 报警控制器或者联动控制器具备控制和显示功能，消防控 制室值班人员需要具备如下能力：年龄 50 周岁以内，经过 省消防总队组织的培训和考试，并需取得执业资格证书， 熟练操作火灾报警系统报警控制器或联动控制器的自检、 消音、复位功能，检查报警控制器或联动控制器的主备电 源工作状态，区分报警控制器或联动控制器的报警、故障 和屏蔽信息并查明信息部位，确认火警、处理误报火警、复 位系统，确认火灾后拨打 119 报警电话，进行日常消防安 全检查和消防设施的维护保养并填写防火巡查记录。 3.2 传统的消防安全管理模式存在的问题 （1）不便利。值班人员要在固定的消防控制室值班， 值班期间 1 名值班人员每 2 h 要进行一次防火巡查，另一 名值班人员要值守控制室，确保时间接收火灾自动报 警系统的报警信息、故障信息。随着移动互联技术和通信 技术发展，互联网+应运而生，移动办公具备实现条 件，办公会便捷、高效。物联网、云计算技术为消防移 动办公带来了可能，移动办公的优点是高效、快捷、方便， 而目前消防控制室值班人员、监督管理人员受固定地点办 公的限制，无法随时随地开展消防监督检查和管理。 （2）现有规范要求火灾自动报警系统报警控制器或联 动控制器应处于自动状态，但由于报警控制器多存在故障 点、误报警等问题，报警控制器或联动控制器多处于手动 状态，若消防控制室值班人员擅离职守或不具备应急处置 能力，报警控制器或联动控制器故障信号和报警信号将无 法被接收，火灾自动报警系统将形同虚设。

实时掌握用电线路运行情况及存在的安全隐患，为整个用电安全管理水平提供新的技术和管理理念。同时利用无线组网传输方式，即使是在信号较弱的环境中，也可实现全覆盖。

消防云智慧平台采用“感、传、知、用”等物联网技术手段，综合利用无线传感、云计算、大数据等技术，通过互联网、无线通信网、专网等通信网络，对消防设施、器材、人员等状态进行智能化感知、识别、定位与跟踪，实现实时、动态、互动、融合的消防信息采集、传递和处理。

2. 4 大数据挖掘分析方法 Spark 目前支持常见的数据挖掘算法实现，包括: 相关分析、回归分析、时间序列分析、聚类分析等［3］。 ( 1) 相关分析。相关分析是研究变量间密切程度 的一种常用统计方法。线性相关分析仅研究两个变量 之间线性关系的程度。偏相关分析就是固定其他变量 不变而研究某两个变量间相关性的统计分析方法。主分量分析和因子分析研究一组变量内部的相关关系， 而典型相关分析考察两组变量之间的相互关系。 ( 2) 回归分析。回归分析研究一个变量和一组其 它变量之间相关关系的方法，按照回归变量的个数不 同可以分为一元回归分析和多元回归分析，按照回归 的形式不同可以分为线性回归分析和非线性回归分 析。通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到 非线性回归问题可以通过对变量进行变换，从而转换 为线性问题来解决。 ( 3) 时间序列分析。时间序列分析是根据系统观 测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来 建立数学模型的理论和方法。时间序列分析主要用于 系统描述、系统分析、预测未来、决策和控制。 ( 4) 聚类分析。将物理或抽象的集合分组成由类 似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。聚类分析 广泛应用于许多领域，例如模式识别、数据分析、图像 处理以及市场研究。通过聚类分析海量数据，从而得 到相应的数据分布形成特定的簇，并作进一步的分析。 3 基于大数据的“智慧消防”应用体系 建设 3. 1 “智慧消防”总体框架 “智慧消防”应用体系建设基于 J2EE 规范，符合 国际标准，具有良好的扩展性、跨平台性、移植性，体系 架构如图 2 所示。 ( 1) 数据资源层。通过数据的梳理整合得到的消 防大数据，包括: 装备数据、人员数据、场所数据、水源 数据、通讯数据、交通数据、物资数据、巡查数据、视频 监控等。 ( 2) 基础应用支撑层。基于 Hadoop 和 Spark 技 术进行构建，包括统一数据采集、基础数据存储和处理 中心。 ( 3) 系统应用层。构建统一的系统应用中心，通 过基于大数据技术，实现信息全面感知、风险监测预 警、作战科学指挥、装备精细管理、安全公共服务等应 用场景的应用。 3. 2 消防信息全面感知 通过消防信息感知采集系统对大数据资源的收 集、整理及融合分析，在 Hadoop 平台上进行消防信息 大数据的全面感知与管理，打通互联网、政务网、公安 网、消防网、通信网等数据通道，汇接实时路况、人口热 力、重点单位、装备实力、周边水源、物联传感、视频监 控等数据资源，建立多维度分析评估模型，提供可视化 展示结果，辅助区域消防业务科学化管理。
城市消防远程监控系统大多由运营商运行，接入方需要按点数交纳建设费、通讯费、维护费，运营方在建设时也难以获得各消防厂家通讯协议的问题，运营时的管理责任也不能完全落实到位，消防设施故障及火灾时的一些相关责任也难以承担，运营的管理体系没有建立，责权利没有分清，反而给接入单位带来了额外的费用，因而这套系统现在如同鸡肋。

（2）数据检索。所有的数据要能够方便检索，方便查找。
LoRa在覆盖和功耗方面均表现优秀，最突出的特点就是长距离，低功耗，具体说明如下：


m.gdliontech.b2b168.com