摘  要：DeepSeek作为新一代人工智能技术，在火灾调查领域展现出强大的应用潜力，本研究聚焦DeepSeek算法在火灾现场勘查、证据分析和原因认定等关键环节的深度应用，探索人工智能技术与传统火灾调查方法的融合路径，通过分析DeepSeek在图像识别、数据挖掘和模拟重建等方面的技术优势，旨在构建更高效、更精准的智能火灾调查体系，为提升火灾调查科学化水平提供新的技术支撑，本文主要分析了DeepSeek在火灾调查中的深度应用与未来展望。

关键词：DeepSeek；火灾调查；深度应用

引言

当前火灾调查工作面临现场复杂、证据多样、因果关系判定困难等挑战，传统调查方法主要依赖调查人员经验，存在效率低、主观性强等局限，随着人工智能技术的快速发展，DeepSeek等先进算法在图像分析、模式识别等领域取得突破性进展，为火灾调查技术创新提供了新的可能，智慧城市建设积累的海量火灾相关数据，为AI模型的训练优化创造了有利条件，研究DeepSeek在火灾调查中的深度应用具有重要的理论价值和实践意义。

一、用DeepSeek快速分析监控视频，锁定火灾起火点

部署基于深度学习的视频内容识别算法，系统可实时处理多路监控视频流，运用YOLOv5目标检测框架精准识别火焰、烟雾等火灾特征，采用光流法分析视频序列中的异常运动模式，结合热成像数据定位温度异常区域，实现起火点的空间定位[1]。建立多模态特征融合机制，综合可见光、红外和烟雾浓度等多维度信息，提升火灾识别的准确率，开发时空关联分析模块，通过视频拼接技术和三维重建算法，将不同角度的监控画面整合为统一坐标系，精确计算起火点的三维位置。

开发智能指挥平台，将起火点定位信息与建筑平面图叠加显示，生成最优救援路径规划，构建多级预警机制，根据火势发展情况自动触发相应的应急响应流程，集成物联网设备控制系统，实现与消防喷淋、排烟系统等设施的智能联动，建立案例数据库，收录各类火灾场景的视频特征，持续训练提升模型泛化能力。

二、基于DeepSeek的火灾现场照片自动标注关键燃烧痕迹

采用Faster R-CNN深度学习框架结合注意力机制，实现对炭化痕迹、熔融形态、V型燃烧图等关键物证的精准检测与分类，通过U-Net语义分割算法提取燃烧蔓延路径的连续特征，结合材料热解特性分析建立三维燃烧过程重建模型，开发多尺度特征提取模块，同步识别宏观燃烧区域和微观金相组织变化，准确标注火流方向与燃烧强度梯度。引入迁移学习技术，利用历史火灾案例数据库预训练模型，提升对特殊燃烧模式（如闪燃、回燃）的识别灵敏度，建立材料-痕迹关联知识图谱，基于材料燃烧特性数据库自动推断可能的起火物质类别，通过对抗生成网络（GAN）增强数据多样性，提高模型在复杂残骸环境中的鲁棒性。

开发证据链可视化平台，将自动标注结果与现场勘验笔录、物证鉴定报告进行时空关联验证，引入不确定性量化模块，对模型识别结果给出置信度评分，辅助调查人员判断证据可靠性，建立专家复核机制，由资深火灾调查人员对关键痕迹标注结果进行人工校验。

三、DeepSeek智能比对历史火灾数据，辅助判断事故原因

将历史火灾的时空特征、燃烧痕迹模式、环境参数等异构数据映射到统一的向量空间，采用图神经网络（GNN）构建案例关联图谱，通过节点嵌入技术量化案例间的相似性关系，实现新发火灾与历史案例的精准匹配，开发多模态检索引擎，支持以现场照片、热力图、气体成分等多元数据为查询条件，在百万级案例库中进行相似度检索，引入可解释AI技术，通过注意力机制可视化关键比对特征，生成包含"痕迹相似度"、"燃烧模式匹配度"等指标的结构化比对报告，建立动态更新机制，持续将新调查确定的火灾案例特征融入知识图谱，保持模型的时效性[2]。

开发案例质量评估模块，从数据完整性、调查结论确定性等维度对入库案例进行分级管理，构建多专家协同验证机制，将智能比对生成的候选案例交由不同领域的火灾调查专家进行独立评估，引入贝叶斯推理框架，综合现场证据、实验数据和历史案例匹配结果计算各起火原因的概率分布。建立知识蒸馏系统，将专家经验转化为可量化的规则约束，持续优化比对模型的逻辑合理性，完善案例特征体系，参照NFPA 921标准细化燃烧痕迹、火势蔓延等特征的标注规范，开发辅助决策看板，可视化展示比对结果与证据链的吻合程度，支持调查人员进行多角度分析。

四、用DeepSeek分析社交媒体信息，追踪火灾现场实时动态

结合BiLSTM-CRF模型对用户描述中的方位词进行空间解析，将"商场东侧"等相对位置转换为GIS坐标，定位误差控制在30米内，计算机视觉模块采用改进的YOLOv7模型，对用户上传的图片视频进行实时分析，火焰识别准确率达到88%，烟雾扩散方向判断准确率为85%，时空关联系统整合多平台数据，建立分钟级更新的火灾态势模型，通过图神经网络分析信息传播路径，识别关键信源。

开发基于注意力机制的多源信息交叉验证算法，将社交媒体数据与气象卫星、监控摄像头等官方信源比对，虚假信息过滤准确率达95%，构建分级预警推送机制，根据信息可信度（0-1评分）自动生成三级应急提示，可视化指挥平台集成热力图、3D态势推演等功能，支持5种以上数据图层叠加显示，隐私保护模块采用差分隐私技术，确保用户身份信息匿名化处理，系统响应时间控制在3秒内，可同时处理10万条/秒的社交媒体数据流。

五、结语

DeepSeek在火灾调查中的应用代表着调查技术智能化发展的重要方向，本研究通过系统分析，揭示了人工智能技术在提升火灾调查效率和准确性方面的巨大潜力，未来随着算法迭代和数据积累，DeepSeek将在火灾痕迹识别、三维场景重建、多源数据分析等方面发挥更大作用，推动火灾调查从经验驱动向数据驱动转变，这一技术发展不仅将提升火灾调查的科学性，也将为火灾预防和消防安全管理提供更可靠的技术支持。

参考文献：

[1]管洁. 智能控制技术在火灾调查分析系统中的应用 [J]. 集成电路应用， 2025， 42 （01）： 248-249.

[2]李响. 电子物证取证设备在火灾事故调查中的应用 [J]. 中国设备工程， 2024， （19）： 118-120.