CN112370710A - 一种基于大数据的智慧城市消防联合管理***及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的智慧城市消防联合管理***及方法，包括：消防监测管理子***、自动火灾报警模块、GPS定位***、主控制器、消防大数据存储服务器、语音播报模块、应急灯、互联网和消防终端，消防监测子***对建筑物进行实时的监测，在发生异常情况时及时反馈给自动火灾报警模块，在火灾发生时结合GPS定位***、语音播报模块和应急灯指引人员前往紧急逃生通道逃离火灾现场，利用大数据分别分析发生一处和多处火灾的情况，并选择通知合适的消防站对火灾现场进行多方救援工作，本发明在火灾发生前对建筑物监测预防、在火灾发生时帮助人员尽快逃生，并且合理分配了消防站进行救援，尽可能地预防了火灾的发生、减少了火灾的伤亡情况。

Description

一种基于大数据的智慧城市消防联合管理***及方法

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，具体为一种基于大数据的智慧城市消防联合管理***及方法。

背景技术

随着社会的快速发展，城市规模和密度越来越大，消防工作面临的挑战也越来越大，当城市内有一处发生火灾时，由于火警信号接收的快慢、消防站准备时间的长短各种因素，消防站在赶到火灾现场时火势可能已经很严重了，为了预防这种情况发生，需要大数据分析预测消防站赶到现场的时间来判断是否需要多方的救援以减少建筑的损坏程度和火灾导致的伤亡人数；每个消防站都有一定的管辖范围，而在管辖范围内可能不止一处会发生火灾，由于消防站人数有限，遇到这种情况，消防站往往会赶不及前往多处火灾现场进行救援，这时就需要其它消防站与之实施联合救援，如何合理选择和分配合适的消防站成了如今急需解决的问题。

所以，人们需要一种基于大数据的智慧城市消防联合管理***及方法来解决上述问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的智慧城市消防联合管理***及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的智慧城市消防联合管理***，其特征在于：包括：消防监测管理子***、自动火灾报警模块、GPS定位***、主控制器、消防大数据存储服务器、语音播报模块、应急灯、互联网和消防终端，所述消防监测管理子***的输出端连接所述自动火灾报警模块的输入端，所述自动火灾报警模块、GPS定位***的输出端连接所述主控制器的输入端，所述主控制器的输出端连接所述消防大数据存储服务器、应急灯和语音播报模块的输入端，所述消防大数据存储服务器的输出端连接所述互联网的输入端，所述互联网的输出端连接所述消防大数据存储服务器、消防终端的输入端，所述消防终端的输出端连接所述互联网的输入端，所述消防监测管理子***用于对城市建筑物进行监控，并将监控结果实时反馈给所述自动火灾报警模块，所述自动火灾报警模块用于在接收到异常结果后启动自动报警机制，通过所述主控制器将报警信号传递到所述消防终端，所述GPS定位***、语音播报模块和应急灯联合运用于火灾发生时指示人员尽快逃离火灾现场，在消防队赶到前指导人员自救，最大可能地保证了人员的安全。

进一步的，所述消防监测管理子***包括烟雾传感器模块、温度传感器模块和视频监控模块，所述烟雾传感器模块和温度传感器模块用于感知温度和探测烟雾指数，在温度和烟雾指数发生异常时发出警报，所述烟雾传感器模块采用的传感器为性能更优于气敏电阻类的离子式烟雾传感器，所述视频监控模块用于对周围建筑物进行实时的监控并在发生异常情况时反馈到所述自动火灾报警模块，离子式烟雾传感器工作更稳定可靠，灵敏度高于气敏电阻类的传感器，消防监测管理子***对建筑实时监测，有利于尽早地发现火灾。

进一步的，所述消防大数据存储服务器中存储有每个消防站以往到达直线距离相同的火灾现场需要的时间数据、城市中消防站和建筑物的位置坐标以及各消防站的管辖面积范围，这些数据为分配消防站实施救援提供了依据。

进一步的，在火灾发生时，由于每栋建筑物中都有紧急逃生通道，所述语音播报模块和所述应急灯通过语音及箭头指示人员前往紧急逃生通道，所述GPS定位***对人员位置进行实时定位追踪帮助人员逃生，火灾需要早发现、早预判、早扑救，在消防站赶到前进行自救无疑是最好的方法，在紧急情况下为逃生人员提供清晰的方向引导，帮助了人员尽早地逃离火灾现场。

一种基于大数据的智慧城市消防联合管理方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：以市中心为原点对城市进行建模；

S2：大数据存储服务器标注出并存储城市中消防站和建筑物的位置；

S3：计算大数据存储服务器存储的每个消防站到达火灾地点的平均时间；

S4：若一处发生火灾，根据消防站赶到需要的时间进行多方支援；

S5：若多处同时发生火灾，判断火灾是否发生在同一消防站管辖范围内选择并通知最合适的消防站实施救援；

S6：选择并通知最合适的消防站实施救援。

进一步的，在步骤S1-S2中：对城市进行建模，以市中心为原点建立坐标系，大数据存储服务器标注出城市中消防站的位置坐标集合为{(x₁，y₁)，(x₂，y₂),...,(x_n，y_n)}，标注出城市中建筑物的位置坐标集合为{(a₁，b₁)，(a₂，b₂)，...，(a_n，b_n)}，将这些数据存储到所述大数据存储服务器中。

进一步的，在步骤S3中：计算大数据存储服务器存储的每个消防站到达火灾地点需要的平均时间：一个消防站以往到达直线距离相同的火灾现场需要的时间集合：T₁＝{t₁，t₂，...，t_m}，根据公式

计算出该消防站到达直线距离相同的火灾现场需要的平均时间为

得出所有消防站到达该火灾现场的需要的平均时间集合

存储到大数据存储服务器中，通过大数据对所有消防站到达该火灾现场的需要的平均时间进行了分析，有利于判断一个消防站是否有能力控制现场的火势。

进一步的，在步骤S4中：若在城市内有一处发生火灾，大数据存储服务器调取各个消防站到达该火灾现场的需要的平均时间集合

设置消防站到达火灾现场所需的最短平均时间为

设置该火灾现场从起火到完全着火的时间为t,火灾现场的位置坐标为(a_i，b_i)，设置到达火灾现场所需的最短时间的消防站的位置坐标为(x_i，y_i)，根据公式

计算该消防站到对应火灾现场的直线距离d_min1，设置距离火灾现场第二近的消防站的位置坐标为(x_j，y_j)，根据公式

计算该消防站到对应火灾现场的直线距离d_min2，若

***在通知该消防站救火的同时通知另一个距离火灾现场第二近的消防站实施多方救援，最大可能地减少了火灾现场的损毁程度，加快了救援速度，减少了人员的伤亡程度。

进一步的，在步骤S5中：若多处同时发生火灾，多处火灾现场的坐标集合为{(a_i，b_i)，(a_i+1，b_i+1)，...，(a_n，b_n)}，大数据存储服务器中存储有各消防站的管辖范围面积集合S＝{S₁，S₂，...，S_n}，以每个消防站为圆心，根据公式S＝πR²计算出各个消防站管辖范围的半径集合为

判断火灾是否发生在同一消防站管辖范围内：若火灾现场到消防站的距离D≤R,则该火灾现场在该消防站的管辖范围内，若D＞R,则该火灾现场不在该消防站的管辖范围内，计算各个消防站管辖范围的半径为判断火灾地点是否在消防站管辖区域内提供了依据。

进一步的，在步骤S6中：若火灾现场在同一个消防站管辖范围内，设置该消防站的位置坐标为(x_i’，y_i’)，该消防站到多处火灾现场的直线距离

若存在直线距离该消防站小于该消防站管辖范围半径的火灾现场，该消防站选择距离最近的火灾现场进行救援，其它火灾现场由管辖其它范围的消防站进行救援，选择离对应火灾现场最近的消防站进行救援，设置其它消防站的位置坐标集合为{(x₂’，y₂’)，(x₃’，y₃’)，...，(x_n’，y_n’)}，设置另外火灾现场的位置坐标为(a_i+1，b_i+1)，距离该火灾现场的最近消防站的位置坐标为(x_j’，y_j’)，最近的消防站到该火灾现场的最近距离为D_min，

通知该消防站前往救援，在确定火灾地点是否在消防站管辖区域内后，合理分配了消防站联合救援，最大可能地减少了消防站赶往不同现场所需的时间总和。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：

1.本发明利用消防监测管理子***中的烟雾传感器模块和温度传感器模块对建筑物的温度和烟雾指数进行探测，并结合视频监控模块实时监控建筑物，烟雾传感器采用了离子式烟雾传感器，离子式烟雾传感器工作性能更加稳定可靠，远优于气敏电阻类的传感器，一旦出现异常情况，将监测的结果通过主控制器反馈到火灾自动报警模块，火灾自动报警模块收到信息后启动自动报警机制，主控制器将报警信号通过互联网传输到消防终端，消防站接收到信号后采取措施赶往现场进行救援，及时发现火灾发生地点，减少了火灾发生时通知消防站的所需时间，尽可能地减少了消防站赶到前火势的蔓延程度，为消防站争取了一定的时间；

2.在一处地方发生火灾时，若发现火灾时火势已经很严重，一个消防站可能会来不及控制火势蔓延，需要多方的支援，本发明依据消防大数据存储服务器中的数据分析预测了消防站赶到现场所需的平均时间以确认是否需要通知其它消防队联合救援，最大可能地减少了火灾现场的损毁程度，加快了救援速度，减少了人员的伤亡程度；

3.城市中往往每个消防站都有自己的管辖范围，而在管辖范围内，不止有一处地方同时发生火灾时，管辖该区域的消防站由于人数有限，来不及赶往多处现场，本发明通过大数据分析，依据到达火灾现场所需的时间和直线距离的长短合理地分配了多个消防站联合赶往不同现场进行救援，充分利用了消防站的所有资源，以最快的速度对现场和人员进行了安全保护。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明一种基于大数据的智慧城市消防联合管理***及方法的***结构图；

图2是本发明一种基于大数据的智慧城市消防联合管理***及方法的方法步骤流程图；

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

请参阅图1-2，本发明提供技术方案：一种基于大数据的智慧城市消防联合管理***，其特征在于：包括：消防监测管理子***、自动火灾报警模块、GPS定位***、主控制器、消防大数据存储服务器、语音播报模块、应急灯、互联网和消防终端，消防监测管理子***的输出端连接自动火灾报警模块的输入端，自动火灾报警模块、GPS定位***的输出端连接主控制器的输入端，主控制器的输出端连接消防大数据存储服务器、应急灯和语音播报模块的输入端，消防大数据存储服务器的输出端连接互联网的输入端，互联网的输出端连接消防大数据存储服务器、消防终端的输入端，消防终端的输出端连接互联网的输入端，消防监测管理子***用于对城市建筑物进行监控，并将监控结果实时反馈给自动火灾报警模块，自动火灾报警模块用于在接收到异常结果后启动自动报警机制，通过主控制器将报警信号传递到消防终端，GPS定位***、语音播报模块和应急灯联合运用于火灾发生时指示人员尽快逃离火灾现场，在消防队赶到前指导人员自救，能够尽最大的可能保证现场人员的安全。

消防监测管理子***包括烟雾传感器模块、温度传感器模块和视频监控模块，烟雾传感器模块和温度传感器模块用于感知温度和探测烟雾指数，在温度和烟雾指数发生异常时发出警报，烟雾传感器模块采用的传感器为性能更优于气敏电阻类的离子式烟雾传感器，视频监控模块用于对周围建筑物进行实时的监控并在发生异常情况时反馈到自动火灾报警模块，离子式烟雾传感器工作更稳定可靠，灵敏度高于气敏电阻类的传感器，消防监测管理子***对建筑实时监测，便于尽早发现火灾。

消防大数据存储服务器中存储有每个消防站以往到达直线距离相同的火灾现场需要的时间数据、城市中消防站和建筑物的位置坐标以及各消防站的管辖面积范围。

在火灾发生时，由于每栋建筑物中都有紧急逃生通道，语音播报模块和应急灯通过语音及箭头指示人员前往紧急逃生通道，GPS定位***对人员位置进行实时定位追踪帮助人员逃生，在紧急情况下为逃生人员提供清晰的方向引导，便于帮助人员尽早地逃离火灾现场、减少人员伤亡。

一种基于大数据的智慧城市消防联合管理方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：以市中心为原点对城市进行建模；

S2：大数据存储服务器标注出并存储城市中消防站和建筑物的位置；

S3：计算大数据存储服务器存储的每个消防站到达火灾地点的平均时间；

S4：若一处发生火灾，根据消防站赶到需要的时间进行多方支援；

S5：若多处同时发生火灾，判断火灾是否发生在同一消防站管辖范围内选择并通知最合

适的消防站实施救援；

S6：选择并通知最合适的消防站实施救援。

在步骤S1-S2中：对城市进行建模，以市中心为原点建立坐标系，大数据存储服务器标注出城市中消防站的位置坐标集合为{(x₁，y₁)，(x₂，y₂),...,(x_n，y_n)}，标注出城市中建筑物的位置坐标集合为{(a₁，b₁)，(a₂，b₂)，...，(a_n，b_n)}，将这些数据存储到消防大数据存储服务器中。

在步骤S3中：计算大数据存储服务器存储的每个消防站到达火灾地点需要的平均时间：一个消防站以往到达直线距离相同的火灾现场需要的时间集合：T₁＝{t₁，t₂，...，t_m}，根据公式

计算出该消防站到达直线距离相同的火灾现场需要的平均时间为

得出所有消防站到达该火灾现场的需要的平均时间集合

存储到大数据存储服务器中，通过大数据对所有消防站到达该火灾现场的需要的平均时间进行了分析，便于判断一个消防站是否有能力控制现场的火势。

在步骤S4中：若在城市内有一处发生火灾，大数据存储服务器调取各个消防站到达该火灾现场的需要的平均时间集合

设置消防站到达火灾现场所需的最短平均时间为

设置该火灾现场从起火到完全着火的时间为t,火灾现场的位置坐标为(a_i，b_i)，设置到达火灾现场所需的最短时间的消防站的位置坐标为(x_i，y_i)，根据公式

计算该消防站到对应火灾现场的直线距离d_min1，设置距离火灾现场第二近的消防站的位置坐标为(x_j，y_j)，根据公式

计算该消防站到对应火灾现场的直线距离d_min2，若

***在通知该消防站救火的同时通知另一个距离火灾现场第二近的消防站实施多方救援，上述方案的实施能够最大可能地减少火灾现场的损毁程度和人员的伤亡并加快救援速度。

在步骤S5中：若多处同时发生火灾，多处火灾现场的坐标集合为{(a_i，b_i)，(a_i+1，b_i+1)，...，(a_n，b_n)}，大数据存储服务器中存储有各消防站的管辖范围面积集合S＝{S₁，S₂，...，S_n}，以每个消防站为圆心，根据公式S＝πR²计算出各个消防站管辖范围的半径集合为

判断火灾是否发生在同一消防站管辖范围内：若火灾现场到消防站的距离D≤R,则该火灾现场在该消防站的管辖范围内，若D＞R,则该火灾现场不在该消防站的管辖范围内。

在步骤S6中：若火灾现场在同一个消防站管辖范围内，设置该消防站的位置坐标为(x_i’，y_i’)，该消防站到多处火灾现场的直线距离

若存在直线距离该消防站小于该消防站管辖范围半径的火灾现场，该消防站选择距离最近的火灾现场进行救援，其它火灾现场由管辖其它范围的消防站进行救援，选择离对应火灾现场最近的消防站进行救援，设置其它消防站的位置坐标集合为{(x₂’，y₂’)，(x₃’，y₃’)，...，(x_n’，y_n’)}，设置另外火灾现场的位置坐标为(a_i+1，b_i+1)，距离该火灾现场的最近消防站的位置坐标为(x_j’，y_j’)，最近的消防站到该火灾现场的最近距离为D_min，

通知该消防站前往救援，依据到达火灾现场所需的时间和直线距离的长短合理地分配了多个消防站联合赶往不同现场进行救援，能够充分利用消防站的所有资源、以最快的速度对现场和人员进行安全保护。

实施例一：若在城市内有一处发生火灾，以城市中心为原点建立坐标系，火灾现场的位置坐标为(300，400)，消防站1的位置坐标为(20，30)，消防站2的位置坐标为(-12，100)，消防站2的位置坐标为(-25，200)，设置消防站1到火灾现场的直线距离为d₁，消防站2到火灾现场的直线距离为d₂，消防站3到火灾现场的直线距离为d₃，根据公式

计算出消防站1到火灾现场的直线距离d₁≈464(m)，根据公式

计算出消防站2到火灾现场的直线距离d₂≈432(m)，根据公式

计算出消防站3到火灾现场的直线距离d₃≈381(m)，d₃<d₂<d₁，直线距离最短的为消防站3，消防站3到达该火灾现场的需要的平均时间

该火灾现场从起火到完全着火的时间t＝10(min)，

***在通知消防站3救火的同时通知消防站2实施救援。

实施例二：设置消防站1的管辖范围面积S₁＝20000(m²)，根据公式S₁＝πR₁ ²计算出消防站1管辖范围的半径

消防站1的位置坐标为(20，30)，火灾现场1的位置坐标为(-25，-12)，火灾现场2的位置坐标为(90，29)，根据公式

计算消防站1到火灾现场1的直线距离D₁≈55(m)<80(m)，根据公式

计算消防站1到火灾现场2的直线距离D₁≈64(m)<80(m)，火灾现场1和2都在消防站1的管辖范围内，火灾现场1从起火到完全着火的时间t＝10(min)，火灾现场2从起火到完全着火的时间t＝15(min)，消防站1到达火灾现场1的需要的平均时间为12(min)，若两处同时起火，消防站1来不及救火，分配消防站1前往火灾现场1救火，同时通知管辖另一区域的距离火灾现场2最近的消防站2前往火灾现场2救火，节省时间。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于大数据的智慧城市消防联合管理***，其特征在于：包括：消防监测管理子***、自动火灾报警模块、GPS定位***、主控制器、消防大数据存储服务器、语音播报模块、应急灯、互联网和消防终端，所述消防监测管理子***的输出端连接所述自动火灾报警模块的输入端，所述自动火灾报警模块、GPS定位***的输出端连接所述主控制器的输入端，所述主控制器的输出端连接所述消防大数据存储服务器、应急灯和语音播报模块的输入端，所述消防大数据存储服务器的输出端连接所述互联网的输入端，所述互联网的输出端连接所述消防大数据存储服务器、消防终端的输入端，所述消防终端的输出端连接所述互联网的输入端，所述消防监测管理子***用于对城市建筑物进行监控，并将监控结果实时反馈给所述自动火灾报警模块，所述自动火灾报警模块用于在接收到异常结果后启动自动报警机制，通过所述主控制器将报警信号传递到所述消防终端，所述GPS定位***、语音播报模块和应急灯联合运用于火灾发生时指示人员尽快逃离火灾现场。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧城市消防联合管理***，其特征在于：所述消防监测管理子***包括烟雾传感器模块、温度传感器模块和视频监控模块，所述烟雾传感器模块和温度传感器模块用于感知温度和探测烟雾指数，在温度和烟雾指数发生异常时发出警报，所述烟雾传感器模块采用的传感器为性能更优于气敏电阻类的离子式烟雾传感器，所述视频监控模块用于对周围建筑物进行实时的监控并在发生异常情况时反馈到所述自动火灾报警模块。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧城市消防联合管理***，其特征在于：所述消防大数据存储服务器中存储有每个消防站以往到达直线距离相同的火灾现场需要的时间数据、城市中消防站和建筑物的位置坐标以及各消防站的管辖范围。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧城市消防联合管理***，其特征在于：在火灾发生时，由于每栋建筑物中都有紧急逃生通道，所述语音播报模块和所述应急灯通过语音及箭头指示人员前往紧急逃生通道，所述GPS定位***对人员位置进行实时定位追踪帮助人员逃生。

5.一种基于大数据的智慧城市消防联合管理方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：以市中心为原点对城市进行建模；

S2：大数据存储服务器标注出并存储城市中消防站和建筑物的位置；

S3：计算大数据存储服务器存储的每个消防站到达火灾地点的平均时间；

S4：若一处发生火灾，根据消防站赶到需要的时间进行多方支援；

S5：若多处同时发生火灾，判断火灾是否发生在同一消防站管辖范围内选择并通知最合适的消防站实施救援；

S6：选择并通知最合适的消防站实施救援。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的智慧城市消防联合管理方法，其特征在于：在步骤S1-S2中：对城市进行建模，以市中心为原点建立坐标系，大数据存储服务器标注出城市中消防站的位置坐标集合为{(x₁，y₁)，(x₂，y₂),...,(x_n，y_n)}，标注出城市中建筑物的位置坐标集合为{(a₁，b₁)，(a₂，b₂)，...，(a_n，b_n)}，将这些数据存储到所述大数据存储服务器中。

7.根据权利要求5所述的一种基于大数据的智慧城市消防联合管理方法，其特征在于：在步骤S3中：计算大数据存储服务器存储的每个消防站到达火灾地点需要的平均时间：一个消防站以往到达直线距离相同的火灾现场需要的时间集合：T₁＝{t₁，t₂，...，t_m}，根据公式

计算出该消防站到达直线距离相同的火灾现场需要的平均时间为

得出所有消防站到达该火灾现场的需要的平均时间集合

存储到大数据存储服务器中。

8.根据权利要求5或7所述的一种基于大数据的智慧城市消防联合管理方法，其特征在于：在步骤S4中：若在城市内有一处发生火灾，大数据存储服务器调取各个消防站到达该火灾现场的需要的平均时间集合

设置消防站到达火灾现场所需的最短平均时间为

设置该火灾现场从起火到完全着火的时间为t,火灾现场的位置坐标为(a_i，b_i)，设置到达火灾现场所需的最短时间的消防站的位置坐标为(x_i，y_i)，根据公式

计算该消防站到对应火灾现场的直线距离d_min1，设置距离火灾现场第二近的消防站的位置坐标为(x_j，y_j)，根据公式

计算该消防站到对应火灾现场的直线距离d_min2，若

***在通知该消防站救火的同时通知另一个距离火灾现场第二近的消防站实施多方救援。

9.根据权利要求5所述的一种基于大数据的智慧城市消防联合管理方法，其特征在于：在步骤S5中：若多处同时发生火灾，多处火灾现场的坐标集合为{(a_i，b_i)，(a_i+1，b_i+1)，...，(a_n，b_n)}，大数据存储服务器中存储有各消防站的管辖范围面积集合S＝{S₁，S₂，...，S_n}，以每个消防站为圆心，根据公式S＝πR²计算出各个消防站管辖范围的半径集合为

判断火灾是否发生在同一消防站管辖范围内：若火灾现场到消防站的距离D≤R,则该火灾现场在该消防站的管辖范围内，若D＞R,则该火灾现场不在该消防站的管辖范围内。

10.根据权利要求5或9所述的一种基于大数据的智慧城市消防联合管理方法，其特征在于：在步骤S6中：若火灾现场在同一个消防站管辖范围内，设置该消防站的位置坐标为(x₁’，y₁’)，该消防站到多处火灾现场的直线距离

若存在到该消防站的直线距离小于该消防站管辖范围半径的火灾现场，该消防站前往距离最近的火灾现场进行救援，其它火灾现场由管辖其它范围的消防站进行救援，选择离对应火灾现场最近的消防站进行救援，设置其它消防站的位置坐标集合为{(x₂’，y₂’)，(x₃’，y₃’)，...，(x_n’，y_n’)}，设置另外火灾现场的位置坐标为(a_i+1，b_i+1)，距离该火灾现场的最近消防站的位置坐标为(x_j’，y_j’)，最近的消防站到该火灾现场的最近距离为

通知该消防站前往救援。

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