消防员在日常的消防救灾任务中，常常需要冲入火场内部进行人员的紧急救援任务；但火场中的建筑物坍塌、爆炸物爆炸等危险因素繁多，消防员战士往往不可避免地受伤甚至失去行动能力。此时，指挥中心必需迅速确定受伤消防员倒地位置并开展救援。但由于绝大多数火场环境的卫星信号受到遮挡，指挥中心无法使用GPS定位倒地消防员战士；与此同时，火场内部环境复杂，浓烟环绕，基础设施被破坏殆尽，这就导致基于视觉、基于基础设施的其他常规定位方法也难以发挥作用。         为了在消防救灾等恶劣环境下，完成对消防员战士位置、状态的实时监测，我们团队设计了消防员火场定位追踪系统。该系统中，我们基于运动生物力学方法，对消防员战士动作中的运动学、动力学特征进行了提取与分析；并根据人体足部、腰部的运动特征，分别以捷联惯导系统（Strapdown Inertial Navigation System）以及行人航位推算系统（Pedestrians Dead Reckoning）为基础，设计了两套自主定位系统；与此同时，我们利用长短期记忆（Long Short-Term Memory）神经网络，设计了消防员战士的状态识别算法。最终我们基于Android平台，设计了定位追踪显控终端，以实时监测各个消防员的位置与状态信息。经测试，足部、腰部模块定位精度分别可达总路程的0.36%和0.58%，运动状态识别准确率可达到96%以上。