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——构建面向高安全等级仓储的空间智能管控新范式

发布单位：镜像视界（浙江）科技有限公司
文档属性：技术白皮书 · 科研立项支撑 · 行业发布版

一、研究背景与问题提出

弹药及特殊物资仓库属于国家安全体系中的高敏感、高风险、高管控等级空间。其管理目标不仅在于资产本体安全，更在于对空间状态、人员行为、运行过程和风险演化的持续、确定性掌控。

现有高安全仓储管理体系仍普遍采用二维视频监控 + 分散式系统记录 + 人工巡查与经验判断的方式，存在以下突出问题：

• 空间信息割裂，视频画面彼此孤立，无法形成整体空间认知；

• 行为管理停留在事件层面，缺乏连续行为过程建模能力；

• 异常发现滞后，风险识别高度依赖人工经验；

• 管控与应急方案缺乏事前推演与验证机制。

核心科学与工程问题在于：

如何在不引入穿戴设备、不改变既有作业流程、不增加安全负担的前提下，
利用视频与空间建模技术，实现高安全仓储空间的
可感知、可计算、可推演、可管控？

二、总体研究目标与技术思路

2.1 总体研究目标

本项目面向弹药及特殊物资仓库，研究并构建一套以空间为核心变量的视频空间智能管控技术体系，实现：

• 高安全仓储空间态势的持续理解与透明化呈现；

• 人员与区域行为的连续空间建模与风险识别；

• 管控与应急决策的事前推演与风险量化；

• 面向工程落地的低干预、高可靠实施路径。

2.2 总体技术思路

项目总体技术路线为：

视频与物联感知 → 空间智能建模 → 行为过程建模 → 态势研判 → 决策推演 → 管控支撑

其中：

• 视频作为主要空间感知手段；

• 三维空间模型作为统一计算与认知载体；

• 推演与验证机制作为决策支撑核心。

该路线遵循由感知到认知、由认知到决策的渐进逻辑，形成完整技术闭环。

三、国内外技术对比与创新性定位

3.1 国外技术路线对比

国外高安全仓储与军事设施管理主要集中于三类路线：

1. 穿戴式或主动标签定位体系（RFID、UWB）
   精度较高，但对专用硬件依赖强，穿戴本身构成新的安全风险，长期运维成本高。

2. 规则驱动的视频安防系统
   能实现越界、滞留等事件告警，但停留在画面级识别，缺乏空间与行为过程理解。

3. 展示型静态数字孪生系统
   强调设施可视化，但模型与实时感知割裂，无法参与决策计算。

总体来看，国外路线普遍存在：
依赖穿戴设备、空间动态理解不足、缺乏决策推演机制等问题。

3.2 国内技术现状与不足

国内在视频智能与数字孪生领域具备良好基础，但在高敏感仓储中仍存在：

• 视频与三维模型割裂，空间无法统一计算；

• 行为分析停留在单点或短时层面；

• 决策支持高度依赖人工经验。

3.3 本项目的创新性定位

本项目在理念、方法与工程路径上形成系统性创新：

• 提出并工程化实践
  “以视频为空间感知源、以空间为第一性变量”的技术范式；

• 构建面向高安全仓储的动态空间建模与行为过程建模方法；

• 引入管控与应急方案的空间化推演与风险量化机制；

• 形成不依赖穿戴设备、不替换既有系统的工程实施路径。

四、关键核心技术体系（镜像视界核心技术）

4.1 视频驱动的空间智能感知与统一建模技术

依托镜像视界自主研发的视频空间反演与空间标定算法体系，通过多视角视频几何建模，实现像素坐标向真实空间坐标的稳定映射，使视频从“画面载体”转变为空间测量与认知工具。

4.2 矩阵式视频融合与整体空间态势表达技术

基于矩阵式视频融合技术，实现多视频源在统一空间坐标体系下的融合表达，构建连续、完整、可缩放的整体空间态势模型，消除多屏监控与人工拼接依赖。

4.3 动态三维空间建模与空间计算技术

通过动态视频三维实时重建，使仓库空间模型随运行状态持续更新，空间由静态展示对象转变为直接参与行为分析与风险计算的可计算对象。

4.4 无需穿戴的身份连续性与行为过程建模技术

依托无感定位与人体指纹（Body-Print）技术体系，在无需任何穿戴设备的前提下，通过空间轨迹、时序特征与区域语义，实现身份长期一致性保持与行为全过程建模。

4.5 管控与应急方案的空间化推演与风险量化技术

构建空间化决策推演引擎，将管控规则与应急流程转化为空间可计算模型，在同一初始态势下并行推演多种方案，对执行路径、时间成本与风险演化进行量化评估，实现决策事前验证。

五、研究内容分解与任务设置（WBS）

项目研究内容划分为五项核心任务：

1. 视频驱动的空间智能感知与统一建模方法研究；

2. 矩阵式视频融合与整体空间态势表达技术研究；

3. 动态三维空间建模与空间计算机制研究；

4. 无感身份连续性与行为过程建模方法研究；

5. 管控决策空间化推演与系统集成验证研究。

上述任务构成
“感知—建模—行为理解—推演—验证”的完整技术闭环。

六、实施计划与阶段目标

阶段一：空间感知与建模基础构建
完成多源感知接入与统一空间模型建立。

阶段二：行为建模与态势研判能力形成
实现行为连续建模与风险研判能力。

阶段三：决策推演与系统级验证
完成空间化管控与应急决策推演能力，并进行系统验证。

七、预期成果与行业科技贡献

7.1 预期成果

• 高安全仓储空间智能透明化管控原型系统；

• 关键算法模型与技术方法；

• 管控与应急推演技术规范；

• 示范应用与验证成果。

7.2 行业与国家层面的重大科技贡献

• 构建高安全仓储空间智能管控新范式；

• 推动视频技术由识别工具向空间认知工具跃迁；

• 为弹药及特殊物资仓库提供自主可控、可验证的智能管控技术体系；

• 对军工仓储、战略物资储备、能源安全等领域具有重要示范意义。

八、结论

本项目围绕弹药及特殊物资仓库的高安全管控需求，系统性提出并研究以空间为核心的视频空间智能感知、行为建模与决策推演关键技术，在技术范式、方法体系与工程实现路径上形成实质性突破。

项目成果有望在高安全仓储智能管控领域形成具有引领意义的技术体系，为国家安全与重大资产管理提供重要技术支撑。