基于边缘计算的智能消防：基于与挑战（Edge Computing Enabled Smart Firefighting:Opportunities and Challenges）笔记

智能消防系统中包括大量通信设备、传感器、无人机、人工智能以及物联网等设备，这些设备可以收集实时数据、提取有用信息并提供有效决策。正在进行的相关项目包括NIST’s research roadmap plan 与NGFR program。
但是智能消防系统会产生大量信息，且信息处理的及时性和准确性很关键，从而会导致计算密集性以及爱高能耗。云计算能耗低且资源无限，但保证了准确性又会导致时延长，不适用于时间敏感的情景。
1、边缘计算，又被称为雾计算，是一种新型的分布式计算结构。它可以将复杂的计算任务分离成小的元素，并且可以直接在当地边缘设备或边缘节点上进行处理。它可以是数据源设备（摄像头、传感器、智能手机登）或或通信网关设备（交换机、路由器、基站等）的任一种，可以提供计算、存储以及网络连接的功能，适用于时间敏感、资源有限的情景，可以与云计算组成混合模型。
2、智能消防系统相关应用：
（1）情景感知：
①定位以及跟踪，用很少的时间找到一定距离内的消防员。起初引用的是无线电检测，通过间歇发送无线电信号，但是精确度低，需要引入大量的传感器融合机制。后来引用了高精确度的云计算，但因传输大规模物联网数据有着较严重的时延长的问题。
②危害检测以及人员计数。需要基于大量的视频数据，因此对计算能力的要求很高，可能会影响及时性。
（2）制定安全决策智能化
基于现场数据以及网络数据，结合机器学习与人工智能分析数据，使物联网数据具有可操作性和实用性，但是基于AI的合理决策需要大规模数据分析，使其只能运行在云平台，从而增加了反应时间。
（3）3D火场建模
需要房屋、建筑设计等火灾现场数据，参数多且不容易获取。正在进行的项目是FAST，使用无人机以及开源的建筑设计数据，然而也只能单纯的依赖于云模型。