发布单位：镜像视界（浙江）科技有限公司
本白皮书由镜像视界（浙江）科技有限公司基于其在空间视频智能感知、多源信息融合与空间态势管控领域的持续技术研究与工程实践编制完成。
白皮书面向高安全关键设施这一典型复杂应用场景，系统阐述以空间视频智能感知为核心的信息获取方式，结合多源感知数据的空间化融合方法，构建透明化、可推演、可验证的智能管控技术体系，为高安全设施的智能化升级与精细化管理提供技术路径参考。
摘要
高安全关键设施广泛存在于军工体系、战略物资储备、能源交通枢纽及重要基础设施领域，其运行环境具有空间结构复杂、目标行为密集、风险要素高度耦合、管控要求严格等特点。传统以二维视频监控和分散物联网监测为核心的安全管理模式，已难以支撑对空间整体态势的持续理解和对风险演化过程的有效管控。
本文提出一种面向高安全关键设施的空间视频智能感知与透明化管控关键技术体系。该体系以真实物理空间为统一研究对象，依托镜像视界（浙江）科技有限公司在多视角视频矩阵融合（MatrixFusion）、像素到空间坐标反演（Pixel2Geo）、动态目标三维实时重构（NeuroRebuild）、行为级身份连续性识别（BodyPrint）、物联网信息空间化（Space-IoT）以及空间认知与态势推演引擎（Cognize-Engine）等核心技术上的系统积累，通过工程化实践验证，为高安全关键设施提供了一条无感化、高精度、可推演的透明化管控技术路径。
第一章 研究背景与高安全关键设施管控需求
1.1 高安全关键设施的空间特征
高安全关键设施通常具备以下典型特征：
空间结构封闭或半封闭，多层级、多通道交织
人员、车辆、设备活动频繁且高度受控
环境条件与安全风险高度相关（温湿度、气体、电力等）
管控流程复杂，对可追溯性和合规性要求极高
在此类场景中，安全风险往往不是单点事件，而是空间状态与行为演化的综合结果。
1.2 传统安全管控模式的局限性
镜像视界在多类高安全场景实践中发现，传统系统普遍存在以下问题：
视频系统仅停留在二维画面层面，无法量化空间行为
物联网数据以数值形式存在，与空间结构脱节
多系统割裂运行，缺乏统一态势表达
风险判断依赖人工经验和规则阈值
其本质原因在于：
系统未将“空间”作为统一的感知、分析与决策对象。
第二章 技术理念：以空间为核心的视频智能感知范式
2.1 空间视频智能感知的提出
空间视频智能感知并非简单的视频分析升级，而是一种以空间为第一研究对象的技术范式，其核心思想是：
视频不是画面，而是空间状态的观测手段
感知不是检测，而是对空间状态的持续建模
安全不是告警，而是空间态势的可理解与可管控
2.2 镜像视界的空间智能方法论
在长期工程实践中，镜像视界（浙江）科技有限公司逐步形成并验证了如下技术共识：
空间是第一对象，
视频是空间测量工具，
态势是空间状态的综合表达。
这一方法论构成了后续所有关键技术设计与系统架构的理论基础。
第三章 多源感知信息的空间化融合技术体系
3.1 高安全设施中的多源感知要素
面向高安全关键设施，系统需融合的信息主要包括：
视频感知信息：人员、车辆、设备的空间行为
物联网感知信息：环境、设备、能源与安全状态
空间结构信息：建筑、通道、功能区与拓扑关系
管控与业务信息：规则、流程、权限与应急预案
3.2 统一空间模型驱动的信息融合机制
镜像视界提出以统一空间模型作为多源信息融合的核心载体，通过：
像素到空间坐标反演
空间关系与拓扑约束
时间维度关联建模
实现多源信息在空间层面的自然对齐与协同表达。
第四章 空间视频智能感知关键核心技术
4.1 MatrixFusion：多视角视频矩阵融合
MatrixFusion 技术通过多摄像头时序同步与几何一致性约束，实现跨视角视频在空间层面的连续建模，为高安全设施构建完整、稳定的空间视频感知基础。
4.2 Pixel2Geo：像素到空间坐标反演
Pixel2Geo 是镜像视界的原创核心技术，通过多视角几何反演与高精度标定，使普通视频具备空间测量能力，实现无标签、无佩戴、无信号依赖的人员与车辆定位，定位精度稳定在10–30 cm，高度适配高安全与涉密场景。
4.3 NeuroRebuild：动态目标三维实时重构
NeuroRebuild 技术通过时序神经建模，实现对人员和车辆三维形态、姿态及运动趋势的连续重构，使系统具备行为级空间理解能力。
4.4 BodyPrint：行为级身份连续性识别
BodyPrint 技术基于步态、体态比例与行为惯性等稳定特征，实现身份连续性判断而不采集任何生物特征，满足高安全设施对合规性与隐私保护的严格要求。
4.5 Space-IoT：物联网信息空间化
Space-IoT 通过空间锚定机制，将环境与设备传感器数据转化为空间状态变量，使风险以空间态势形式直观呈现。
4.6 Cognize-Engine：空间认知与态势推演引擎
Cognize-Engine 在统一空间模型基础上，实现空间状态理解、风险演化分析与应急路径推演，为透明化管控与决策支持提供核心能力。
第五章 透明化管控的技术实现路径
透明化管控并非简单的信息展示，而是通过空间态势模型实现：
空间状态可理解
风险来源可追溯
管控过程可验证
决策结果可评估
系统能够支持风险区域定位、管控策略影响分析以及全过程审计与回溯。
第六章 技术对比与综合价值分析
与传统二维视频监控、数值型物联网系统或静态数字孪生平台相比，本技术体系在工程层面实现了：
以空间为核心的多源感知统一建模
动态目标与环境风险的协同态势理解
面向高安全设施的无感化与合规化设计
在地下、封闭、弱通信等复杂环境中具备显著技术优势。
第七章 应用前景与推广意义
该技术体系可广泛应用于：
军工与战略物资高安全仓储
地下硐室与重要设施运行管控
能源、交通等关键基础设施
应急保障与安全态势感知系统
为高安全关键设施的智能化、透明化管理提供核心技术支撑。
结语
面向高安全关键设施的空间视频智能感知与透明化管控技术，是复杂空间环境安全管理体系的重要发展方向。
镜像视界（浙江）科技有限公司将持续围绕空间视频智能感知与空间认知技术开展研究与实践，推动空间智能技术在更高安全等级、更复杂场景中的落地应用。
