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一、项目基本信息

项目名称：
基于视频空间认知的高敏感资产智能管控关键技术研究

本项目聚焦弹药库、特种物资仓库等高敏感资产存储场景，围绕“空间认知—行为理解—决策推演”这一核心技术主线，开展系统性、方法论层面的关键技术研究，旨在补齐我国在高安全等级资产空间智能管控领域的核心能力短板。

牵头单位长期从事视频空间智能、三维空间建模与行为理解相关技术研究，已形成较为完备的空间智能技术体系与工程实现基础，为本项目实施提供了可靠支撑。

二、立项背景与国家需求分析

2.1 国家安全体系对高敏感资产管控的新要求

弹药库、特种物资仓库等高敏感资产空间，是国家安全体系中风险后果最高、容错率最低的一类基础设施。其安全管理目标，已从传统意义上的“防盗、防破坏”，逐步演进为对空间运行状态、人员行为过程以及异常风险演化路径的持续确定性掌控。

随着以下趋势的叠加出现：

• 高敏感资产存储规模持续扩大；

• 运行组织模式由静态管理向高频协同转变；

• 管控人员构成复杂化、轮换频繁；

传统以人工巡查和二维监控为核心的管理方式，已难以支撑国家安全体系对“可预见风险、可验证决策、可追溯过程”的新要求。

2.2 现有技术体系的结构性不足

综合国内外工程实践，当前高敏感仓储空间管控体系普遍存在以下结构性问题：

（1）空间信息割裂，缺乏整体认知能力
视频、门禁、巡检等系统各自独立运行，缺乏统一空间坐标与语义体系，系统无法形成对仓库整体空间状态的连续理解。

（2）行为管理停留在离散事件层面
多数系统仅能识别“是否发生某一事件”，而无法描述人员在空间中的连续轨迹、停留模式与行为演化过程。

（3）异常发现滞后，严重依赖人工经验
低频但高风险行为（如路径规避、异常停留、边界试探）难以通过规则系统捕捉，风险识别高度依赖值守人员主观判断。

（4）应急与管控方案缺乏事前验证能力
现有应急预案多以文本形式存在，缺乏在真实空间结构与运行约束下进行推演、对比与风险量化的技术手段。

这些问题的根本原因在于：

空间尚未被系统性建模为“可计算、可推演的核心变量”。

三、核心科学问题凝练

基于上述背景，本项目凝练出的核心科学问题为：

在不引入穿戴设备、不改变既有运行流程、不增加安全负担的前提下，
如何利用视频与空间建模技术，
将高敏感仓储空间从“被动监控对象”转变为
“可感知、可计算、可推演、可管控的智能空间”？

该问题具有以下典型特征：

• 跨学科复杂性：涉及计算机视觉、空间建模、行为科学与决策理论；

• 高安全约束性：不允许额外穿戴或主动标签；

• 强工程现实性：必须兼容既有系统；

• 高失败代价：误判可能引发严重后果。

因此，该科学问题具有明确的国家级研究价值与现实紧迫性。

四、总体研究目标与技术路线

4.1 总体研究目标

本项目面向高敏感资产仓储场景，构建一套以空间为第一性变量的视频空间智能管控技术体系，具体目标包括：

• 建立高敏感仓储空间的持续态势理解能力；

• 实现人员与区域行为的连续空间过程建模；

• 支持管控与应急决策的事前空间化推演与风险量化；

• 形成低干预、高可靠、可工程推广的实施路径。

4.2 总体技术路线

项目总体技术路线遵循“感知—认知—决策—验证”的空间智能演进逻辑：

视频与物联感知
→ 统一空间建模
→ 行为过程建模
→ 空间态势研判
→ 管控方案空间化推演
→ 风险量化评估
→ 决策与管控支撑

该路线的核心思想在于：
先理解空间与过程，再生成决策，而非直接对事件做出反应。

五、国内外技术对比与创新性论证

5.1 国外技术路线局限

国外高安全场景相关技术主要集中于穿戴式定位、规则驱动视频安防与静态数字孪生展示。这类方案普遍存在以下局限：

• 对穿戴或主动设备依赖度高；

• 空间理解停留在局部或静态层面；

• 缺乏面向决策的推演与验证能力。

5.2 国内技术现状不足

国内在视频分析与数字孪生方面具备良好基础，但在高敏感仓储场景中仍普遍存在：

• 视频与三维空间模型割裂；

• 行为分析碎片化；

• 决策支持依赖人工经验。

5.3 本项目系统性创新点

本项目围绕高敏感资产仓储空间智能管控的核心瓶颈问题，在技术范式、方法体系与工程路径三个层面形成系统性创新，突破了传统视频安防、数字孪生与行为分析技术的固有边界。

（一）技术范式创新

首次提出并系统实现“以视频为空间感知源、以空间为第一性变量”的技术范式

传统视频安防与智能分析技术普遍以“画面”“目标”或“事件”为核心对象，空间仅作为背景存在，导致系统难以形成对整体空间状态与风险演化过程的理解。本项目从根本上转变这一认知路径，首次在高敏感资产管控场景中系统性提出并实现：

以视频作为空间感知手段，而非结果；
以空间作为统一计算对象，而非附属属性。

在该范式下，视频不再用于孤立事件的触发判断，而是作为对真实物理空间的持续观测输入；空间不再是静态展示对象，而是成为行为、风险与决策的统一计算载体。

该范式创新的本质在于：
将高敏感仓储空间从“被动监控对象”提升为“可理解、可计算、可推演的智能空间”，为后续行为建模与决策推演提供理论与技术基础。

（二）方法体系创新

构建动态空间建模、行为过程建模与身份连续性管理的统一方法体系

现有技术体系中，空间建模、行为识别与身份管理往往各自独立，缺乏统一的方法论框架，导致系统难以对人员行为进行长期、连续、可解释的分析。

本项目突破单点算法堆叠思路，构建了一套以空间为核心纽带的统一方法体系，实现以下创新融合：

• 将动态空间建模与实时感知数据结合，使空间模型具备时间维度与运行语义；

• 将行为理解从单次动作或事件识别，提升为基于空间轨迹与区域语义的行为过程建模；

• 在无需穿戴与主动标签的前提下，通过空间约束、时间连续性与行为一致性，实现长期身份连续性管理。

该方法体系的创新价值在于：
实现对人员行为的“过程级理解”而非“事件级判断”，显著提升对低频、高风险异常行为的识别能力。

（三）工程路径创新

形成无需穿戴、不替换既有系统、适配高安全等级运行约束的工程实现路径

高敏感资产仓储场景对系统引入具有极高门槛，任何穿戴设备、流程变更或系统替换都可能引入新的安全风险。针对这一现实约束，本项目在工程路径上形成显著创新：

• 无需穿戴设备，不对人员增加任何感知或操作负担；

• 不替换既有系统，通过空间能力叠加实现功能升级；

• 低侵入、可回退部署，适配高安全等级运行要求。

该工程路径创新确保了本项目成果不仅在技术上可行，而且在高敏感、高约束场景中可部署、可运行、可长期使用。

（四）系统性创新总结

综合来看，本项目并非对现有视频安防或数字孪生技术的局部优化，而是在认知对象、建模方法与工程路径三个层面实现系统性突破，形成一套面向高敏感资产场景的空间智能管控新范式，具备明确的国家级科研创新价值与工程推广意义。

六、关键核心技术体系

围绕高敏感资产仓储场景中“空间不可理解、行为不可连续、决策不可验证”的核心瓶颈问题，本项目以空间为统一计算对象，构建形成五大相互支撑、层层递进的核心技术体系，共同构成高敏感资产空间智能管控的技术底座。

（一）视频驱动的空间智能感知与统一建模技术

该技术体系以视频作为主要空间感知源，研究多视角视频到统一空间坐标体系的反演与映射方法，突破传统视频监控仅停留在二维画面层面的限制。

通过对摄像机成像几何关系、空间结构约束与时序信息的联合建模，实现对仓库内部空间结构、关键区域边界以及目标空间位置的统一表达，使视频信息从“画面数据”转化为“空间数据”。

该技术的核心意义在于：
将高敏感仓储空间首次转化为系统可计算、可推演的对象，为后续空间态势理解与行为建模奠定基础。

（二）矩阵式视频融合与整体空间态势表达技术

针对高敏感仓储场景中摄像头数量多、视角分散、画面割裂的问题，本项目构建矩阵式视频融合技术体系，在统一空间坐标约束下实现多源视频的协同融合。

该技术不以简单的画面拼接为目标，而是以空间一致性为核心，通过多视频在同一空间模型中的映射与融合，形成整体、连续、可计算的空间态势表达。

通过该体系，系统不再依赖人工在多路画面之间切换，而是能够对仓库整体空间状态进行持续感知与统一判断，从根本上提升空间态势掌控能力。

（三）面向高敏感仓库的动态三维空间建模技术

区别于传统静态数字孪生模型，本项目构建的三维空间模型具备动态更新与状态感知能力，能够随仓库运行状态、人员活动与设备变化持续演化。

该技术通过将空间结构信息与实时感知数据相结合，使空间模型从“静态展示载体”转变为“动态运行对象”，支持对空间占用状态、区域风险等级等关键要素的持续更新。

该体系的关键突破在于：
使空间模型具备时间维度与运行语义，为行为过程理解与风险演化分析提供载体。

（四）无需穿戴的身份连续性与行为过程建模技术

在不引入任何穿戴设备或主动标签的前提下，本项目研究基于空间轨迹、区域语义与时间连续性的身份一致性建模方法，实现人员在复杂、高遮挡环境中的长期身份连续性管理。

该技术不以单帧识别或短时重识别为核心，而是以行为过程为研究对象，对人员在空间中的路径选择、停留模式与区域转换进行连续建模，从而实现对行为演化过程的理解。

通过该体系，系统能够从“识别一次行为”升级为“理解一段行为过程”，显著提升对低频、高风险异常行为的发现能力。

（五）管控与应急方案的空间化推演与风险量化技术

在上述空间建模与行为理解能力的基础上，本项目进一步研究管控与应急方案的空间化表达与推演方法，将传统以文本和经验为主的管控流程转化为空间可计算模型。

通过在真实空间结构与运行约束条件下，对不同管控或应急方案进行并行推演，系统能够对各方案的潜在风险、影响范围与响应效果进行量化评估。

该技术体系的核心价值在于：
实现管控与应急决策由“经验判断”向“空间证据支撑”的转变，显著提升决策科学性与可验证性。

（六）技术体系整体关系说明

上述五大核心技术体系并非孤立存在，而是围绕“空间智能管控”这一目标形成高度耦合的整体架构：

• 空间感知与建模提供统一计算基础；

• 视频融合与动态建模实现空间态势持续理解；

• 行为与身份建模赋予空间以行为语义；

• 推演与风险量化使空间成为决策与验证载体。

五者共同构成一套面向高敏感资产场景、具备工程可落地性的空间智能管控技术底座。

七、研究任务分解与技术闭环（WBS）

项目研究任务按空间智能演进逻辑分解为五项：

• 任务一：空间智能感知与统一建模；

• 任务二：矩阵式视频融合与空间态势表达；

• 任务三：无感身份连续性与行为过程建模；

• 任务四：空间化推演与风险量化；

• 任务五：系统集成、验证与示范应用。

五项任务相互耦合，形成完整技术闭环。

八、技术成熟度（TRL）与风险控制

项目总体技术成熟度由 TRL5–6 提升至 TRL7–8，低成熟度技术集中于推演与风险量化层，属于合理科研攻关范围。
通过模块化架构、规则兜底与分阶段验证，整体技术风险可控。

九、技术路线 × 国家安全能力映射

项目实施后，将系统性提升国家在高敏感资产领域的以下能力：

• 整体空间认知能力；

• 行为全过程监管能力；

• 风险事前识别能力；

• 管控方案可推演、可验证能力；

• 基于空间证据的科学决策能力。

实现从被动防护向主动治理的能力跃迁。

十、预期成果与科研价值

10.1 预期成果

• 空间智能透明化管控原型系统；

• 核心算法与方法模型；

• 技术规范与应用指南；

• 示范应用与验证成果。

10.2 科研与国家价值

项目有望在高敏感资产空间智能管控领域形成自主、可控、可验证的核心技术体系，对国家安全治理能力提升具有重要战略意义。

十一、结论

本项目系统性解决高敏感仓储空间在“空间认知、行为理解与决策推演”层面的关键技术瓶颈，形成具有国家级科研价值与工程推广意义的空间智能管控技术体系，具备充分的立项合理性与必要性。