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透视化营房数字孪生与空间智能协同管理技术研究

—— 面向高安全营区的统一空间感知、行为推演与智能治理技术体系

建设单位：镜像视界（浙江）科技有限公司

一、研究背景与立项必要性

营房是部队日常运行、战备保障、人员集结与应急处突的核心空间单元，其安全性、可控性与运行效率直接关系组织稳定与任务执行能力。随着营区规模扩大、建筑结构复杂化、人员活动密集化，传统依赖人工巡查与二维视频监控的管理模式，已难以支撑高安全、全天候、精细化、可预测的新型营房治理需求。

当前营房管理普遍存在以下结构性问题：

1. 空间不可理解：视频监控只能呈现画面，无法表达空间结构、距离关系与遮挡逻辑；

2. 建筑不可透视：墙体、楼板、通道等关键结构信息在管理系统中缺失；

3. 人员不可连续定位：依赖卡证或终端，难以满足无感、实战化管理要求；

4. 行为不可预测：系统只能识别已发生事件，无法提前发现风险前兆；

5. 管理不可推演：封控、疏散、调度、应急处置无法进行事前模拟；

6. 事件不可复盘：缺乏完整时空链路，无法形成治理闭环与经验积累。

为突破上述瓶颈，镜像视界（浙江）科技有限公司提出**“透视化营房数字孪生与空间智能协同管理”技术研究路线，构建以统一空间（Unified Space）**为核心的营房数字孪生系统，使营房从“被动监控对象”升级为“可计算、可推演、可决策的空间智能体”。

二、研究目标与总体思路

2.1 研究目标

本项目面向高安全营区，研究并构建：

• 透视化营房数字孪生建模方法；

• 统一空间坐标驱动的无感人员定位体系；

• 行为前兆识别与风险预测模型；

• 空间推演与决策协同机制；

• 可复盘、可审计的空间智能治理闭环。

最终形成可复制、可推广、可工程化的营房空间智能治理技术体系。

2.2 总体技术思路

本研究以**视频驱动空间反演（Pixel-to-Space）**为核心方法论，构建如下技术链路：

视频感知 → 空间反演 → 透视化建模 → 统一空间底座
→ 无感定位 → 行为建模 → 风险预测 → 空间推演 → 协同决策 → 治理闭环

营房不再是静态建筑，而是持续演化的空间智能系统。

三、系统总体架构（空间智能协同五层模型）

系统采用镜像视界统一空间智能架构，形成“五层协同体系”：

知层 → 空间层 → 行为层 → 推演层 → 决策层

• 感知层：多摄像头视频采集、时间同步、画面增强

• 空间层：三维反演、统一坐标、透视化结构建模

• 行为层：无感定位、轨迹建模、微动作识别

• 推演层：行为预测、风险演化、路径模拟

• 决策层：调度推荐、应急推演、治理闭环

四、关键研究内容与核心技术

4.1 透视化营房数字孪生建模技术研究

研究基于视频空间反演的建筑建模方法，实现营房墙体、楼板、通道、功能区的透视化表达，使管理系统可理解：

• 真实空间结构；

• 遮挡关系与盲区分布；

• 多层级通行逻辑；

• 人员与建筑的空间耦合关系。

该技术突破传统“可视化三维模型”，形成可计算、可推演的空间孪生体。

4.2 视频动态目标三维实时重构技术研究

基于多摄像头矩阵融合与三角测量反演模型，实现：

• 无激光雷达三维建模；

• 动态目标空间坐标反演；

• 厘米级定位精度；

• 室内外连续空间建模。

4.3 无感人员定位与轨迹连续建模技术研究

通过 Pixel-to-Space 空间反演算法，实现：

• 无卡、无标签、无终端定位；

• 跨摄像头连续追踪；

• 自动生成三维轨迹；

• 轨迹与透视化空间结构绑定。

4.4 人体微动作识别与风险前兆感知技术研究

研究基于姿态估计与微动作分析的风险前兆识别模型，实现：

• 冲突前兆识别；

• 倒地与异常行为预测；

• 异常徘徊与聚集趋势分析；

• 非授权协同行为识别。

4.5 静默语义感知与唇语识别技术研究

在禁止音频采集场景下，研究基于视觉的唇语识别与语义推理模型，实现：

• 异常交流识别；

• 指令传递异常分析；

• 行为意图推断。

4.6 空间推演与协同决策技术研究（核心）

研究基于统一空间的推演引擎，实现：

• 行为趋势预测；

• 风险演化模拟；

• 应急路径推演；

• 巡逻调度优化；

• 封控、疏散、处突事前评估。

五、系统功能体系

六、技术路线与实施计划

阶段一（0–6月）：空间透视化建模

完成视频接入、空间反演、建筑透视化模型构建。

阶段二（7–12月）：行为感知与定位建模

部署无感定位、微动作识别、风险模型库。

阶段三（13–18月）：推演引擎与协同决策

构建预测模型、推演系统、决策辅助模块。

阶段四（19–24月）：示范运行与验收

完成实战验证、指标测试与成果验收。

七、技术创新点

1. 一）视频驱动的透视化营房数字孪生技术

   提出以视频为核心驱动源的透视化营房数字孪生技术体系，通过多视角视频融合与空间反演方法，直接构建统一、连续、可计算的营房三维空间模型。
   该技术突破传统依赖激光雷达、BIM 建模或人工测绘的数字孪生路径，使营房空间在不进行硬件改造的前提下实现动态建模与实时更新，形成具备空间认知能力的数字孪生底座。

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   （二）无感、无标签的人员连续定位方法

   基于 Pixel-to-Space 空间反演原理，形成无需佩戴、无需标签、无需终端的人员连续定位方法，实现人员在复杂营房室内外环境中的稳定三维定位与跨区域轨迹连续建模。
   该方法从根本上解决了高安全场景中人员不配合、不可佩戴设备条件下的定位难题。

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   （三）微动作级风险前兆识别模型

   构建面向营房安全管理的微动作级风险前兆识别模型，通过对人体姿态变化、动作节奏、停留特征与空间关系的联合建模，实现对冲突、倒地、异常徘徊等风险的早期识别。
   该模型将风险识别由“事件结果判断”前移至“行为趋势感知”，显著提升安全管理的主动性。

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   （四）营房级空间推演与协同决策引擎

   在统一空间模型与连续行为轨迹基础上，构建营房级空间推演与协同决策引擎，支持对人员行为趋势、风险演化路径、应急处置方案及资源调度策略进行事前模拟与多方案对比评估。
   该引擎为营房管理提供了从经验决策向模型驱动决策转变的技术基础。

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   （五）空间智能协同治理范式

   提出并实现空间智能协同治理范式，将空间结构、人员行为、运行状态与管理决策统一纳入同一空间模型中，实现感知、理解、预测与决策的协同闭环。
   该范式推动营房管理由分散系统治理向统一空间治理升级，形成可计算、可审计、可持续演进的智能治理体系。

八、技术创新点（理论创新 / 方法创新 / 应用创新）

一、理论创新（Conceptual Innovation）

1. 视频驱动空间智能理论

本项目在理论层面提出**“视频即空间生成源”**的空间智能新认知，突破传统将视频仅作为感知或取证手段的技术边界，首次将视频系统性引入空间建模与空间认知理论框架中。

通过将多视角视频理解为对真实空间的连续观测投影，项目构建了从像素域到真实空间域的统一映射逻辑，使空间首次具备由视频直接生成、更新与计算的理论基础。

理论突破点在于：

• 视频从“感知载体”升级为“空间构建源”

• 空间由静态对象转变为动态可计算对象

• 为行为理解与决策推演提供统一空间语义基础

2. 透视化数字孪生治理理论

项目提出透视化数字孪生治理理论，将数字孪生从“静态展示模型”提升为贯穿感知、理解、预测与决策的治理载体。

在该理论中，数字孪生不仅复刻建筑与环境，更持续映射人员行为、空间约束与管理规则，使治理对象具备透明性、可计算性与可追溯性，形成面向高安全场景的空间治理新范式。

二、方法创新（Methodological Innovation）

3. Pixel-to-Space 统一空间反演方法

项目提出并工程化实现Pixel-to-Space 统一空间反演方法，通过矩阵式多视角视频融合、几何约束与空间一致性校正，实现从视频像素到真实三维空间坐标的直接反演。

该方法在不依赖激光雷达、BIM 模型或建筑改造的前提下，构建统一、连续、可更新的空间坐标体系，是空间智能领域的关键方法级创新。

4. 无感、无标签人员连续定位方法

基于统一空间反演结果，项目形成无感、无标签的人员连续定位方法，实现无需佩戴、无需标识、无需终端条件下的人员三维定位与跨摄像头轨迹连续建模。

该方法在高安全、不可佩戴环境中具备显著工程价值，解决了传统定位技术难以落地的核心瓶颈问题。

5. 微动作级风险前兆建模方法

项目提出微动作级风险前兆建模方法，将风险识别时序前移至动作层级，通过姿态变化、动作节奏、停留特征与空间关系的联合建模，实现对风险趋势的早期感知。

该方法突破传统基于事件触发的安防逻辑，使风险识别具备预测性而非事后性。

三、应用创新（Application Innovation）

6. 营房级空间推演与协同决策引擎

基于统一空间模型与连续行为轨迹，项目构建营房级空间推演与协同决策引擎，支持对人员行为演化、风险扩散路径、应急处置方案与资源调度策略进行事前仿真与多方案对比评估。

该应用使营房管理从经验驱动升级为模型驱动，实现“先推演、再决策”的智能运行模式。

7. 空间智能协同治理应用体系

项目在应用层面形成空间智能协同治理体系，将空间建模、人员定位、行为识别、风险预警与管理决策统一纳入同一空间框架中，实现跨系统、跨部门、跨阶段的协同运行。

该体系使营房管理首次具备：

• 空间统一

• 行为可追

• 决策可证

• 过程可审

▶ 评审总结性表述（可直接使用）

本项目在理论上重构了视频与空间的关系，在方法上形成了视频驱动空间反演与行为建模的系统路径，在应用上实现了营房治理由感知系统向预测与决策系统的跃迁，构成具有原创性与推广价值的完整技术创新体系。

九、风险分析与对策

十、预期成果与指标

• 管理效率提升 ≥50%

• 风险提前发现时间 ≥2–5 分钟

• 人力成本降低 ≥40%

• 事件复盘完整率 100%

• 可形成行业技术标准草案

十一、结论

本研究通过透视化营房数字孪生与空间智能协同管理技术，构建面向高安全营区的新一代智能治理体系，实现营房管理从“看见”到“理解”、从“响应”到“预测”、从“人工”到“智能”的系统性跃迁，为部队营区现代化治理提供可持续的技术底座。