核心技术与关键技术指标

（1）定位精度：采用DWELT算法融合机器学习与多模态数据，攻克无卫星、无无线信号环

境下的定位难题，定位精度达厘米级至丝米级（最高0.1毫米级），适应大型场馆、高层建

筑等复杂室内场景。（2）路径更新频率：基于强化学习的AI动态路径规划算法，每0.5

秒生成一次最优疏散路线，结合Fruin模型、社会力模型、最大流网络流模型及MATLAB数

学模型，实现多场景适配。（3）传感器部署密度：全域部署物联网传感器节点，密度达

118个/万平方米，实时捕捉火势蔓延、烟气扩散、人员密度等多维数据，结合边缘计算与

流体力学算法完成灾情动态推演。（4）人员密度分级：将人员密度分布区域划分为A/B/C/D

四级，人员范围分为内层、外层、边缘三层，支持客户端可视化展示与动态疏导。（5）火

情响应能力：系统可迅速发现火情并自动启动喷淋灭火装置，信息实时上报指挥中心；通过

“线上模型模拟→物联节点捕捉→动态更新路线”三联机制，实现闭环响应。

技术创新点优势

创新点1：无信号环境下多源融合厘米级定位技术解决痛点：传统GPS/蜂窝网络在地下空

间、大型综合体等密闭场景下信号衰减、定位失效，无法满足火灾时人员精准追踪需求。核

心创新：基于音频、蓝牙、地磁等多源信号融合，研发DWELT定位算法，结合卡尔曼滤波

与粒子波动态补偿，实现无卫星/无线信号环境下0.3米以内厘米级定位，信号中断时定位

可用性达99.5%。实际效果：较传统Wi-Fi定位精度提升1个数量级，可满足火灾应急场景

下人员高速移动时的实时追踪。创新点2：基于多模型融合与强化学习的动态个性化疏散

路径规划解决痛点：传统消防“一刀切”固定路线，无法适应火势蔓延、人员拥堵、特殊人

群（老人/残障）等动态变化，易引发踩踏伤亡。核心创新：融合Fruin人流模型、社会力

模型与最大流网络模型，构建多尺度耦合疏散动力学仿真；基于DQN强化学习算法，每0.5

秒生成最优个性化疏散路径，适配不同人群移动能力标签。实际效果：复杂场景下平均疏

散时间缩短35%以上，特殊人群伤亡风险降低50%，路径指令误报率低于2%。创新点3：

“感知-推演-响应”三联闭环的火灾应急决策技术解决痛点：传统消防应急响应滞后，火情推

演与路径更新脱节，无法实现快速闭环处置。核心创新：基于边缘计算与流体力学（CFD）

建模，实现30秒内火情热力图可视化推演；构建“线上模型模拟-物联网节点捕捉-疏散路径

更新”三联机制，结合三维色彩语音安抚，实现从“智能疏散”到“智感安抚”的体验升级。实

际效果：火情趋势预测准确率达92%以上，指挥决策响应时间从传统分钟级压缩至5秒以内。