“智慧消防”是指利用物联网、人工智能、虚拟现实等技术配合大数据云计算平台、火警智能研判等专业应用,实现智能化城市消防,从而提高信息处理能力、改善管理效果、增强救援能力、降低火灾危害。相比传统消防,其智能性体现在智慧防控、智慧管理、智慧作战、智慧指挥几方面。而在目前的消防智能化研究中,最核心的便是火灾预警以及应急疏散的智能性,因此,本文旨在基于某高校剧院建筑的结构,实现智能火灾识别与自适应疏散设计,为智能化消防设计研究提供支撑。BIM（Building Information Modeling）建筑信息化建模作为一种新兴的建筑设计方法,在国内外得到了广泛的应用。考虑到火灾实验的困难性,本文首先基于目标建筑进行1:1建模,包括火灾探测器的布置以及防火系统相关设计,在此基础上根据研究需要对不同火灾类型（包括小空间慢速火情、小空间快速火情、大中型空间火情等）进行仿真模拟,分析其火情特点,获取各种物理量的数据,为后面智能火灾识别与疏散设计提供支撑。与传统单一火灾探测器相比,通过多种传感器的信息综合可以更加全面地获取火场信息,提高火灾预警的可靠性。本文选择温度、烟雾浓度、CO含量三类探测器进行多传感器信息融合的研究,基于GB 4715-2005的四种试验火的数据,使用神经网络模型从多种物理信息中提取火灾类别的信息,在此基础上使用模糊推理模型进一步结合建筑火灾防护等级对火情危险程度进行估计,并基于休闲室与化妆室的慢速、快速火情对算法效果进行验证。考虑到在面积较大的房间中需要的火灾探测器数目更多,以及探测器在实际工作中往往会受到环境的干扰等问题,本文设计自适应加权融合算法,针对多个探测器对同一物理量的监测结果进行融合,该算法可以通过近几次的监测数据,自适应生成权值,使得最终的加权结果附加白噪声含量最少,提高探测系统的可靠性。在此基础上针对演播厅大型空间火情进行探测器阵列布局与防火设计,以实现对于该类火情的智能识别与应对处理。结合火灾智能识别结果,基于蚁群算法进行智能疏散设计,通过建立建筑栅格模型,优化设计二阶蚁群算法,提高路径寻优的效果与实时性,实现针对建筑火情的自适应路径规划,用以指导不同火情下的人员疏散。