增加人员存活率，成大团队开发智慧消防辅助系统
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失火时，好的科技系统能帮助提供受灾人员存活率甚至减少财产损失。由成功大学制造资讯与系统研究所蔡佩璇副教授领导之团队，研发了基于人工智慧的消防辅助系统，可用于辅助室内消防安全检测、即时预测室内火灾走势、加速指引民众紧急逃生，最大优势在于可与现有消防系统并行，无需重新建置整套系统。
消防系统应具备功能包含指引逃生、收集火场资讯及环境安全评估，但传统消防系统普遍存在以下 3 个重要问题：
- 采用事先规划的逃生路径，无法因应火灾现场即时状况而动态改变逃生路径。
- 火场即时资料大多来自感测器、透过网络收集火场现场情况，然而火场中感测器网络设备易受到高温燃烧、气体扰动等因素影响毁损或网络中断，阻碍火灾现场资料收集。
- 目前的环境消防检测大多仰赖专业消防人员实地到现场，根据消防法规进行环境评估及检测，此方法需要大量人力，环境也可能动态改变（如：大型家具位置变更、大量易燃物纸箱堆放等），都会影响环境消防安全。
因此，成大团队基于人工智慧的消防辅助系统着重于发展以下 3 种核心技术：
- 用于数位孪生建筑消防系统之逃生演算法：能在火灾中根据人员、火的位置选择较安全出口并建立逃生路线，协助民众逃离至出口时有效避开靠近燃烧范围的危险区域。
- 用于即时逃生系统的快速火灾预测方法：能在火灾发生当下即时预测火势走向，规划全程安全且正确的逃生路径。
- 基于数位孪生架构之自动化建筑火灾模拟：透过影像人工智慧辅助，快速将室内环境虚拟化并自动生成模型，结合火灾模拟来发现诱发火灾或影响逃生的危害因子。
许多建筑、建设的消防资讯设备仍落后，成大团队设计开发的消防系统工具导入人工智慧，可补强现有公寓大楼、厂房仓库的火灾预警与逃生应变能力。
（首图来源：pixabay）
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