智慧消防的一些知識(shí)點(diǎn)
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2021-11-02 16:59
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隨著人工智能技術(shù)的深入研究，智慧消防的研究進(jìn)入了一個(gè)新的階段。面對復(fù)雜的公共場所，傳統(tǒng)的滅火是由人們從發(fā)現(xiàn)火源到處置火情，再到搜救被困人員。這可能會(huì)造成被困人員位置不清、搜救時(shí)間長等一系列問題。因此，對滅火過程的自主性和未知空間的探索提出了新的挑戰(zhàn)。當(dāng)公共場所發(fā)生火災(zāi)緊急情況時(shí)，代理人如何根據(jù)過往經(jīng)驗(yàn)快速識(shí)別被困人員，為消防救援人員提供合理的救援路線，是公共安全領(lǐng)域亟待解決的問題。
面對上述消防問題，構(gòu)建一個(gè)圖像識(shí)別和路徑規(guī)劃的智慧消防是解決這類基于視覺感知的控制任務(wù)的關(guān)鍵。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別方法中具有突出的性能。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過卷積層提取輸入視頻圖像數(shù)據(jù)的特征，輸出的特征圖傳遞給匯聚層進(jìn)行特征選擇和信息過濾。在為救援人員提供合理救援路線的方法中，路徑規(guī)劃算法是核心，直接影響救援結(jié)果。傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法是智能主體根據(jù)人們預(yù)設(shè)的規(guī)則實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃。然而，當(dāng)遇到動(dòng)態(tài)未知環(huán)境時(shí)，這類方法由于缺乏靈活性，難以適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境。
基于智能系統(tǒng)在智慧消防中的應(yīng)用場景，設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)。根據(jù)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的智能體系統(tǒng)主要有三個(gè)部分：目標(biāo)識(shí)別、自主路徑規(guī)劃和與外界的信息交互。這種代理結(jié)構(gòu)通過用攝像機(jī)捕捉視頻圖像來與環(huán)境交互，并收集不同的外部環(huán)境數(shù)據(jù)。通過隨機(jī)選擇并執(zhí)行動(dòng)作，然后根據(jù)環(huán)境狀態(tài)和當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)變化給出的反饋選擇并執(zhí)行下一個(gè)動(dòng)作，通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法不斷與環(huán)境進(jìn)行交互，獲取知識(shí)，增加經(jīng)驗(yàn)，稱為當(dāng)智能體得知有火災(zāi)時(shí)，立即通過攝像頭搜索被困人員。發(fā)現(xiàn)被困人員后，立即根據(jù)以往學(xué)到的經(jīng)驗(yàn)，將位置信息和合理的救援路線傳達(dá)給外部救援人員。
智慧消防中移動(dòng)代體對被困人員的識(shí)別可以通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)。然而，對于智能體的路徑規(guī)劃，經(jīng)典的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法往往不能解決狀態(tài)和動(dòng)作空間的高維問題。在機(jī)器學(xué)習(xí)方法中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有表達(dá)復(fù)雜環(huán)境的能力，經(jīng)典的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法是解決復(fù)雜決策問題的有效手段。
因此，兩者的結(jié)合的智慧消防智能體的感知決策問題提供解決方案。DQN是一個(gè)經(jīng)典的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。與經(jīng)典的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法不同，當(dāng)DQN使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近價(jià)值函數(shù)時(shí)，價(jià)值函數(shù)是否更新取決于參數(shù)。DQN在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架擬合行為值函數(shù)，可以使智能體獨(dú)立地學(xué)習(xí)一個(gè)或多個(gè)策略。
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