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基于空间智能的无人值守自动巡检与风险预演决策系统关键技术研究与应用示范

一、研究背景与科学问题

1.1 研究背景

在复杂基础设施系统（机场、港口、能源设施、工业园区、地下空间等）中，巡检是保障系统安全运行的基础性工作。随着系统规模扩大、结构复杂化与运行密度提升，传统巡检模式逐渐暴露出以下根本性问题：

1. 巡检依赖人工经验，缺乏可计算性与可复现性

2. 风险识别以事后发现为主，缺乏预测能力

3. 巡检数据主要停留在二维图像层面，无法进行空间推理

4. 决策过程缺乏量化推演支撑，难以评估不同处置方案的空间后果

本质上，当前巡检系统缺乏空间建模能力、行为建模能力与风险演化推演能力，无法支撑“决策前评估”的智能治理需求。

1.2 核心科学问题

本研究围绕以下三个关键科学问题展开：

（1）如何从视频与传感数据中构建可计算的统一空间模型？

解决二维感知向三维空间理解跃迁的问题。

（2）如何对巡检对象、行为与环境进行动态空间建模？

解决巡检对象多主体、跨区域、跨时间的连续建模问题。

（3）如何实现风险事件的空间演化预演与决策前推演？

解决风险预测、策略评估与决策推荐缺乏空间模型支撑的问题。

二、研究目标与研究内容

2.1 总体研究目标

构建一套面向决策前预演的空间智能巡检理论与方法体系，并实现无人值守自动巡检系统原型验证，支撑复杂场景下的风险预测与决策优化。

2.2 研究内容划分

本研究设置五项研究任务（RT）：

RT1：空间智能统一建模理论与方法

• 多视角视频空间标定方法

• 空间几何约束建模

• 可计算空间边界表达

• 动态场景空间更新机制

目标：构建可用于推演与计算的统一空间模型

RT2：多主体无感定位与轨迹连续建模方法

• 多主体视觉定位算法

• 跨摄像头轨迹关联

• 行为路径连续建模

• 空间状态语义表达

目标：建立可分析、可预测的行为轨迹表示

RT3：自动巡检行为生成与约束控制模型

• 巡检路径自动生成模型

• 空间约束下的巡检规划

• 巡检覆盖率与效率优化

• 巡检异常自适应调整机制

目标：实现无人值守巡检行为的自主生成与执行

RT4：风险空间演化建模与决策前预演方法（核心研究）

• 风险源空间建模

• 风险扩散路径模拟

• 不同处置策略下的空间后果推演

• 策略优劣量化评估模型

目标：实现“先预演、再决策”的风险治理机制

RT5：系统集成与应用示范验证

• 系统原型集成

• 典型场景实验验证

• 性能指标测试

• 应用示范与案例分析

三、技术路线

3.1 总体技术路线

多源感知 → 空间建模 → 行为建模 → 风险建模 → 决策推演 → 示范验证

研究以空间模型为核心纽带，贯穿感知、行为、风险与决策全过程。

3.2 关键方法路线

本研究围绕“空间建模—行为理解—风险演化—决策推演”四个核心环节，构建从感知数据到决策输出的完整方法链路，形成可计算、可预演、可决策的空间智能巡检技术体系。

（1）从像素到坐标：空间反演建模方法

研究目标
突破二维视频无法直接用于空间计算的限制，实现巡检场景中目标、环境与边界的三维空间反演建模，为后续行为建模与风险推演提供统一空间基准。

技术路径

• 基于多视角视频的相机几何标定与空间对齐

• 利用三角测量与几何约束恢复像素到真实坐标的映射关系

• 构建巡检区域三维结构模型与可计算空间边界

• 引入动态更新机制，支持场景变化下的空间模型自适应修正

解决问题
解决巡检数据长期停留在“像素级感知、人工判断”阶段，无法参与空间推理与决策计算的根本瓶颈。

研究输出

• 统一空间坐标模型

• 像素到空间坐标映射方法

• 可计算三维巡检环境模型

（2）从轨迹到行为：动态模式识别方法

研究目标
将巡检过程中产生的连续轨迹数据，提升为具有语义的行为模式，实现对巡检对象状态、意图与异常行为的理解。

技术路径

• 基于无感定位构建连续时空轨迹

• 提取轨迹的几何特征与时序特征

• 建立轨迹—行为映射模型

• 构建典型行为模式库与异常检测机制

解决问题
解决巡检系统只能“记录路径”却无法“理解行为”的问题，为风险判断提供语义基础。

研究输出

• 行为模式识别模型

• 巡检行为语义表达方法

• 异常行为自动识别机制

（3）从事件到演化：风险扩散推演模型

研究目标
突破风险只能被“静态标记”的局限，将风险建模为可推演的空间演化过程，实现对未来风险状态的预测。

技术路径

• 建立风险源的空间表达模型

• 构建风险在空间中的传播与扩散规则

• 引入环境约束与行为干预因子

• 进行多时步风险演化仿真与结果预测

解决问题
解决现有巡检系统无法回答“风险未来会如何发展”的关键问题。

研究输出

• 风险空间演化模型

• 风险扩散仿真算法

• 风险演化预测结果集

（4）从推演到决策：策略空间对比方法

研究目标
实现对不同处置策略在空间维度上的后果量化评估，为决策提供科学、可解释的依据。

技术路径

• 将处置策略建模为空间操作集合

• 对每种策略进行空间后果推演

• 构建多维度量化指标体系

• 实现多策略自动对比与排序

解决问题
解决传统决策依赖经验、难以量化比较的问题，使决策过程具备可解释性与可验证性。

研究输出

• 策略空间后果量化模型

• 决策推荐算法

• 可视化决策对比结果

方法路线总结（可直接给评审看的一句话）

本研究通过“像素→坐标→轨迹→行为→事件→演化→决策”的连续方法链路，首次实现巡检从感知到决策的全流程空间智能化。

四、拟解决的关键技术难题

五、创新点

（一）提出“决策前预演型巡检”新范式（范式创新）

本研究突破传统巡检“发现—上报—人工决策—处置”的被动响应模式，首次提出**“决策前预演型巡检（Decision-Preview Inspection）”新范式。该范式将巡检从单纯的状态检查，提升为以风险演化预判和策略空间推演为核心的决策支撑过程**。

在该范式下，巡检系统不再只回答“是否存在问题”，而是能够在巡检阶段同步回答：

• 若不处置，风险将如何在空间中扩散；

• 若采用不同处置策略，其空间影响范围与后果差异如何；

• 哪种策略在安全性、效率与代价之间最优。

该范式实现了巡检逻辑从“事后发现”向“事前预演”的根本跃迁，为无人值守与智能治理提供了新的理论基础。

（二）构建可计算的空间巡检模型体系（方法创新）

针对传统巡检缺乏空间可计算模型的问题，本研究首次系统性构建可计算空间巡检模型体系，将巡检对象、行为、环境与约束统一表达于三维空间坐标体系中，使巡检成为一个可推理、可仿真的计算过程。

主要创新包括：

• 提出基于多视角几何约束的空间统一建模方法；

• 建立巡检区域的可计算边界与功能分区模型；

• 将巡检对象（设备、人员、设施）映射为空间实体；

• 构建动态更新的空间状态模型，支撑时序推演。

该模型体系为风险预演、策略仿真与决策评估提供了统一的空间基础。

（三）首次将风险演化引入巡检决策模型（模型创新）

现有巡检系统多以“异常检测”为终点，缺乏对风险演化过程的建模与预测能力。本研究首次将风险视为时空连续演化过程，并将其系统性引入巡检决策模型中。

具体创新包括：

• 建立风险源的空间表达模型；

• 构建风险扩散路径与速度的空间演化模型；

• 提出基于空间约束的风险传播仿真方法；

• 将风险演化结果作为决策评估的重要输入。

通过该模型，巡检系统能够预测“风险未来会发展成什么”，而不仅是“现在是否异常”。

（四）提出空间策略后果量化方法（算法创新）

针对传统决策缺乏量化比较依据的问题，本研究提出空间策略后果量化方法，首次实现对不同处置策略在空间层面的后果评估与对比。

该方法将每种决策策略映射为空间操作，量化其：

• 风险抑制效果

• 影响范围

• 影响对象数量

• 对正常运行的干扰程度

• 空间连锁效应

通过建立统一量化指标体系，系统能够自动对多种策略进行排序，推荐最优决策方案，为“可解释决策”提供支撑。

（五）实现无人值守巡检的可验证原型系统（系统创新）

本研究不仅停留在算法与模型层面，还完成无人值守自动巡检系统原型的工程化实现，并在典型场景中开展验证实验。

系统创新点包括：

• 巡检任务自动生成与自适应调整；

• 巡检—预演—决策—执行闭环运行；

• 7×24小时无人值守稳定运行；

• 支持多场景、多区域部署。

该原型系统为上述理论、模型与方法提供了可验证载体，具备科研成果向实际应用转化的可行性。

六、实验方案与验证设计

为系统性验证所提出空间智能巡检方法与决策预演模型的有效性、稳定性与泛化能力，本研究设计多场景、多指标的实验方案，对关键技术进行定量评估与综合验证。

6.1 实验场景设计

本研究选取三类具有代表性的复杂基础设施场景作为实验环境，分别对应高安全、高密度与高复杂度巡检需求，验证方法在不同空间结构与运行条件下的适应性与鲁棒性。

6.1.1 机场跑道与机坪巡检模拟环境

场景特征
机场场景具有空间尺度大、目标类型多、运行安全要求极高等特点，是验证空间定位精度、行为理解与风险预演能力的典型场景。

实验内容

• 建立跑道、滑行道、机坪三维空间模型

• 构建航空器、车辆、人员等多主体活动轨迹

• 模拟跑道侵入、机坪违规停留等风险事件

• 对不同处置策略进行预演与对比分析

验证重点

• 空间定位精度

• 风险演化预测准确性

• 决策推荐合理性

6.1.2 港口堆场与航道巡检环境

场景特征
港口环境具有目标密集、动态变化快、遮挡严重等特点，是验证系统多目标跟踪、轨迹连续性与风险扩散建模能力的重要场景。

实验内容

• 建立堆场、航道与作业区空间模型

• 采集船舶、车辆、设备多主体轨迹

• 模拟堆场拥堵、航道会遇等风险场景

• 进行风险扩散与策略推演实验

验证重点

• 轨迹连续建模能力

• 风险扩散预测能力

• 多策略对比稳定性

6.1.3 工业园区巡检环境

场景特征
工业园区存在大量设备、管线与危险源，是验证系统对复杂结构、固定与移动目标混合场景的综合理解能力的重要场景。

实验内容

• 建立园区三维空间模型

• 采集设备巡检轨迹

• 模拟设备异常、泄漏、违规进入等风险

• 验证系统自动巡检与预演决策效果

验证重点

• 无人值守巡检可靠性

• 风险扩散模拟精度

• 长时间稳定运行能力

6.2 验证指标体系设计

为确保实验结果可量化、可比较、可验收，本研究建立覆盖空间感知、巡检执行、风险预演与决策支持四个维度的验证指标体系。

（1）空间定位误差（cm级）

定义：系统输出空间坐标与真实位置的欧氏距离误差。
验证方法：对比高精度测量设备或已知基准点。
目标指标：

• 平均误差 ≤ 30 cm

• 最大误差 ≤ 50 cm

（2）巡检覆盖率

定义：实际巡检路径覆盖有效巡检区域的比例。
验证方法：空间栅格化统计。
目标指标：

• 覆盖率 ≥ 95%

• 漏检区域自动重巡成功率 ≥ 90%

（3）风险预测准确率

定义：系统预测的风险演化结果与实际发展结果的吻合度。
验证方法：对比仿真与真实/半真实事件演化过程。
目标指标：

• 预测准确率 ≥ 85%

• 误判率 ≤ 10%

（4）决策推荐一致性

定义：系统推荐策略与专家决策的一致程度。
验证方法：专家打分 + 一致性系数计算。
目标指标：

• 一致性 ≥ 80%

• 最优策略命中率 ≥ 75%

（5）系统稳定运行时间

定义：系统在无人干预条件下连续稳定运行的时长。
验证方法：长时间运行测试与日志分析。
目标指标：

• 连续运行 ≥ 30 天

• 系统异常恢复时间 ≤ 5 分钟

6.3 实验验证流程

1. 场景建模与基准数据构建

2. 系统部署与参数初始化

3. 巡检任务自动生成与执行

4. 风险事件注入与演化推演

5. 策略对比与决策推荐

6. 实验数据记录与统计分析

7. 指标计算与结果评估

6.4 结果分析与可重复性保障

• 所有实验参数、数据与结果均可复现

• 提供标准化实验流程文档

• 支持多场景横向对比验证

• 实验数据用于论文与成果发表

本章总结

本章围绕空间智能无人值守巡检系统的关键技术验证需求，设计了覆盖机场、港口与工业园区等典型复杂场景的实验方案，构建了包含空间定位、巡检执行、风险预演与决策推荐在内的多维度定量验证指标体系。通过多场景对比实验与长期运行测试，系统性评估所提方法在不同空间结构、运行密度与风险条件下的有效性、稳定性与泛化能力，确保研究成果具备可重复、可验证与可推广的科学特性，为后续工程化应用与规模化部署奠定实验基础。

七、预期科研成果

本研究在完成空间智能巡检关键技术攻关与系统原型验证的基础上，预计形成理论、方法、系统与应用并重的系列科研成果，具体包括以下六类。

7.1 空间智能巡检理论模型一套

形成面向决策前预演的空间智能巡检理论模型，系统阐明：

• 巡检对象、环境与行为的空间表达方式

• 风险事件的时空演化机理

• 巡检行为与决策推演之间的逻辑关系

该理论模型将为后续相关研究提供统一方法框架，并可拓展至其他智能运维与空间治理场景。

7.2 关键算法原型若干

围绕研究目标，形成一批可复现、可对比的关键算法原型，包括但不限于：

• 空间反演建模算法

• 多主体无感定位与轨迹建模算法

• 巡检路径自动生成算法

• 风险扩散与演化推演算法

• 策略空间对比与决策推荐算法

算法原型将以实验代码或模块化形式保存，支撑论文发表与后续工程化。

7.3 软件系统原型一套

完成“基于空间智能的无人值守自动巡检与风险预演决策系统”软件原型建设，系统具备：

• 三维空间建模与可视化

• 自动巡检任务执行

• 风险预演与决策推演

• 多场景示范运行能力

该系统将作为研究成果的综合验证平台，并为成果转化提供技术基础。

7.4 高水平学术论文成果

围绕关键科学问题与技术创新，计划发表多篇高水平论文，包括：

• 空间建模与定位方向 SCI 论文

• 风险演化建模与决策推演 EI 论文

• 系统集成与应用示范论文

论文将系统呈现研究方法、实验结果与理论贡献，提升研究的学术影响力。

7.5 发明专利与软件著作权

针对核心技术与系统实现，计划申请：

• 多项发明专利（空间建模、风险预演、决策推演相关）

• 软件著作权（系统平台、算法模块）

形成可保护、可转化的知识产权体系。

7.6 示范应用案例与开放数据集

在机场、港口或工业园区完成示范应用验证，形成：

• 完整示范应用案例报告

• 标准化实验数据集

• 可复现的实验流程说明

为后续科研、工程应用与行业推广提供可共享基础资源。

本章总结（给评审的关键信号）

本研究成果将系统覆盖理论创新、方法突破、系统实现与应用验证四个层面，具备明确的科学价值、工程可行性与推广潜力，能够支撑空间智能巡检领域的持续研究与技术演进。

八、学术与应用价值

本研究将推动巡检领域从人工经验驱动向空间智能驱动跃迁，为智能基础设施治理、智慧城市、工业智能运维提供理论与方法支撑。