【摘 要】
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火灾是自然界中经常发生的自然灾害，近年来发生的多次特大火灾给人们一次又一次深刻的教训。随着现代经济的发展，城市规模的扩大，建筑物高度和复杂程度越来越高，建筑的火灾危险系数也随之提高，传统的火灾自动控制系统和消防设施的弊端也愈加明显。近年来科学技术的发展和国家颁布的政策，推动了传统消防向智慧消防的发展，本文即在消防大数据到来的时代背景下，完成了基于大数据驱动的消防远程监控软件系统。
本文设计实现了一个基于大数据驱动的消防远程监控系统，可以用来监测接入物联网中的各种消防设备的运行状态。系统采用了基于
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火灾是自然界中经常发生的自然灾害，近年来发生的多次特大火灾给人们一次又一次深刻的教训。随着现代经济的发展，城市规模的扩大，建筑物高度和复杂程度越来越高，建筑的火灾危险系数也随之提高，传统的火灾自动控制系统和消防设施的弊端也愈加明显。近年来科学技术的发展和国家颁布的政策，推动了传统消防向智慧消防的发展，本文即在消防大数据到来的时代背景下，完成了基于大数据驱动的消防远程监控软件系统。
本文设计实现了一个基于大数据驱动的消防远程监控系统，可以用来监测接入物联网中的各种消防设备的运行状态。系统采用了基于SpringBoot和Vue的系统架构，根据系统需求进行整体设计，完成了身份认证模块、数据处理模块、算法识别模块和数据展示模块，实现了远程监控我国某市的消防设备运行情况和分析历史数据。针对目前消防系统中，火警误报率较高的问题，提出了基于机器学习的火警分类方法，将火警信号分为类火警误报和故障型误报，同时将火警信号分为不同的等级，便于将有限的消防资源物尽其用，从此角度解决高误报率带来的问题。另外，针对消防设备中大量的故障报警，同样采用机器学习中聚类的方法，将故障报警分为掉线故障、设备损坏故障和回路型故障，用于辅助消防维保公司进行故障排查，缓解每年百万级别故障报警带来的设备维护压力。最后，对系统进行完整功能性测试，测试本系统各个模块的功能，系统能够基本可靠地运行，各个模块达到了预期的目标。
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