消防热成像-安消一体感温火灾探测系统是融合热成像技术与安防消防联动的创新型火灾防控体系，其核心价值在于早期预警、精准定位、多系统协同响应，以下从技术架

构、功能特性、应用场景及行业趋势展开分析：

一、技术架构与核心功能

热成像感知层

采用非制冷氧化钒焦平面探测器（如FT1F探测器），测温范围覆盖-20℃至550℃，精度达±2℃，支持8-14μm波长红外辐射探测，可穿透烟雾、粉尘等遮挡物，在火灾阴

燃阶段（温度升高但无明显烟雾时）即发出警报。

结合可见光摄像头（如400万像素CMOS传感器），实现热成像与可见光双通道融合，通过AI算法（如深度学习、目标检测）对火焰形态、烟雾扩散特征进行智能识别，区

分真实火源与干扰源（如强光、高温设备误报）。

边缘计算与智能分析层

内置AI算法可同时处理温度梯度突变、烟雾扩散轨迹等20种以上火灾特征，支持火焰颜色、形状、闪烁频率分析，以及烟雾浓度、扩散速度建模。

通过边缘计算网关实现本地化数据处理，减少云端延迟，支持毫秒级响应。例如，在加油站场景下，系统对油罐泄漏引发的蒸汽云团识别准确率达97.3%，较传统烟感报警

速度提升8倍。

安消联动与决策支持层

支持与消防水炮、排烟系统、声光报警器等设备联动，实现自动灭火或人员疏散。例如，当热成像检测到局部高温（80℃以上）且视频分析识别到火焰闪烁特征时，系统

判定为真实火情并触发报警，同时联动门禁系统解锁逃生通道，启动应急照明。

生成火情发展报告（如温度变化曲线、烟雾扩散模拟），为灾后复盘提供数据支撑，辅助消防部门优化应急预案。

二、功能特性与优势

极早期火灾预警

热成像技术可在火灾阴燃阶段（温度升高但无明显烟雾时）即发出警报，响应时间较传统烟感探测器缩短50%以上。例如，在石油化工园区中，系统通过三维温度场建模

实现立体监控，成功预警因保温层破损导致的300℃局部过热，避免了一起可能引发连锁爆炸的事故。

高精度定位与可视化

系统可实时标注火源位置（误差<1米），并叠加可见光视频画面，辅助消防人员快速确认火情、规划灭火路径。例如，在超高层建筑中，系统可穿透烟雾定位火源，视频

分析可监测逃生通道畅通性，确保人员安全撤离。

环境适应性强

热成像不受光照条件限制，支持全黑、逆光、强光等场景；视频分析算法可动态调整灵敏度，过滤蒸汽、高温设备等干扰。例如，在内蒙古林区应用的无人机载移动式系统，

通过10km半径巡航扫描，可发现0.1㎡的隐蔽火源，2024年春季防火期累计预警37起雷击阴燃火情，过火面积控制率同比提升76%。

低误报率与自学习优化

通过持续学习不同场景的“正常热分布”与“异常特征”，系统误报率可降低至0.1%以下（传统探测器约3%~5%）。例如，采用多光谱融合技术（结合短波红外与中波红外），

可进一步降低误报率至0.2次/千小时。

三、应用场景与案例

工业高危环境

石油化工园区：通过三维温度场建模实现立体监控，成功预警因保温层破损导致的局部过热，避免连锁爆炸事故。

冶炼车间：实时监测高温设备表面温度，防止因设备过热引发的火灾或爆燃。

公共建筑与基础设施

大型商业综合体：监测电气火灾风险，如配电室电流电压异常、电缆竖井“烟囱效应”引发的热羽流。

交通枢纽：在机场、火车站、地铁站等场所，系统可穿透烟雾定位火源，监测逃生通道畅通性。

森林与野外防火

通过无人机载热成像设备实现10km半径巡航扫描，发现0.1㎡的隐蔽火源，结合AI算法实时追踪火线蔓延趋势，支持“空天地一体化”预警网络。

智慧城市与社区

在住宅小区、老旧城区等场所，系统可监测电动车违规充电、垃圾房阴燃等风险，提升社区整体安全水平。例如，深圳已试点将2.3万个智能消火栓的温度数据接入热成像

平台，构建起覆盖地下管廊的全维度防火网络。

四、行业趋势与发展

技术融合深化

结合激光雷达（LiDAR）、气体传感器等多模态数据，系统可同时监测温度、烟雾浓度、可燃气体泄漏等参数，构建多维火灾预警模型。例如，将探测数据映射至建筑信息

模型（BIM），实现火情蔓延模拟、资源调度优化，推动消防管理向“预测-预防-处置”全链条智能化转型。

移动化与无人化

随着红外传感器技术进步，设备体积与功耗降低，可部署于无人机、机器人等移动平台，实现动态巡检与立体防控。例如，通过5G网络实现数据实时回传，边缘计算节点

可本地化处理80%以上数据，减少云端延迟，支持毫秒级响应。

标准化与规模化

国家标准《GB/T 26875.12-2023》已新增热成像设备的消防认证要求，预示着该技术将从特种应用走向规模化落地。专家预测，到2027年，中国智慧消防市场中热成像系

统的渗透率将从目前的18%增长至40%，形成超百亿规模的新兴产业。