针对国内外现行消防救援平台所存在的确定受困人员数量不明确且定位困难,建筑火灾发展态势预测不准确,火灾现场与指挥中心互动不及时等技术瓶颈问题,本文开展了基于LoRa无线传感网络优异特性的可视化智能消防救援决策平台的设计与研究工作。利用建筑信息模型BIM技术具有可视化和易于通过Revit API进行功能扩展的优势以及FDS能够准确预测火灾发展传播趋势的特征,本研究实现了建筑信息模型与火灾动力学仿真的集成设计,提出了集室内无线定位功能与可视化最优路径规划一体化救援决策平台的设计及其仿真验证的研究。论文根据建筑火灾中受困人员疏散环境复杂,干扰因素多的特点,提出了通过结合思维进化算法(MEA)的人工神经网络与LoRa的接收信号强度指示(RSSI)的方法,实现了在所搭建的实验场地(25m?25m?5m)中精准的人员定位,定位精度达到0.2m。针对室内火灾的发展态势难于预测,本研究提出检索相似FDS案例库的方式,实现了现场指挥中心对火灾发展态势实时估计的功能。对于受困人员在火灾危险环境中易造成无效疏散或重复疏散的弊端,本文实现了Dijkstra寻路算法与BIM技术的有效结合。决策平台的功能和算法的验证通过仿真实验环境,采用了对比实验的方案,实验结果证明该平台可以实现在火灾复杂环境中,依据火灾发展的态势,实时调整疏散路线,为受困人员的安全撤离提供了合理的解决方案。综上,本研究从理论和实现方面均验证了论文所提出的智能可视化消防救援决策平台具备定位精度高,规划路径准,系统响应快等性能指标。