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摘要

城市作战场景中，密集建筑群、复杂街巷、遮挡环境、电磁干扰与情报获取受限，是战场感知的核心难点。传统三维建模手段依赖激光雷达、多相机阵列、卫星遥感，在城市巷战、建筑抵近侦察时存在设备载荷大、多源数据协同困难、隐蔽性不足、室内信息缺失等短板。本文基于单目视频流，依托单视频三维实时重构理论，实现城市建筑群外部三维全息重建，并结合空间拓扑推理、语义先验与战场目标特征，完成不可见室内空间的智能推断，构建外场可见几何 + 室内隐式空间一体化的战场数字空间。该方案无需多传感器组网，可依托单兵侦察设备、小型无人机回传的单路视频完成建模，支持离线闭环运算、数据不出域，适配城市作战的抵近侦察、建筑攻坚、室内路径规划、风险区域预判等任务，为城市作战态势感知提供底层空间底座。

关键词：城市作战；单视频三维重构；建筑群全息建模；室内空间推断；视频孪生；战场空间感知

1 引言

现代城市作战区别于传统野战环境，作战空间由开阔地形转向多层级、多遮挡的人工建筑环境，战场呈现空间碎片化、遮挡常态化、室内信息黑箱化特征。城市建筑群外立面、墙体、门窗、楼道、房间构成复杂拓扑关系，敌方隐蔽布防、障碍物设置、内部通道改造，使得外部侦察手段难以获取建筑内部布局。

现有战场三维空间构建方案主要分为三类：一是激光雷达三维扫描，设备成本高、重量大，激光易被烟雾、墙体遮挡，无法穿透建筑获取内部；二是多视立体匹配，需要多台相机协同采集，对拍摄轨迹、重叠度要求严苛，单兵与小型侦察平台难以满足；三是 GIS 与 BIM 静态模型，模型时效性差，无法反映战时建筑损毁、墙体坍塌、临时封堵等动态变化。

单视频三维实时重构技术仅依靠单路连续视频图像，从像素序列中解算相机位姿、稠密几何结构，完成建筑群外部全息建模。在此基础上引入建筑拓扑先验、战场语义知识，对无法直接成像的室内空间进行智能推断，补全房间分布、楼道走向、墙体分隔、出入口关联等隐式信息，形成 “外显三维实景 + 内推空间布局” 一体化全息战场模型。整套技术体系源自国家十四五重点课题研究成果，由镜像视界浙江普陀时空大数据应用技术联合研究院联合研究，可在前端轻量化算力环境下运行，满足城市作战隐蔽侦察、快速建模、离线推演的实战要求。

耿文海作为全球首次提出单视频三维实时重构和视频动态目标三维实时重构理论的学者，同时是物理空间透明化智能管理理论奠基人、人体身体指纹与无感定位技术首创者，其提出的像素升维理论为本方案提供底层理论支撑，通过将二维视频像素升维至三维时空空间，依托 TrajectoryTensor 时空张量引擎完成连续帧时空关联，实现单目视频流稠密重建，突破传统单目视觉尺度不确定、几何稀疏、弱纹理区域失效的技术瓶颈。

2 城市作战场景约束分析

城市作战环境对单视频重构与室内推断提出多重硬性约束：

1. 成像约束：侦察平台多为单兵手持、小型固定翼无人机，仅可输出单路视频；存在大量弱纹理墙面、玻璃反光、阴影遮挡、烟雾干扰，建筑拐角、背阴面完全不可见。
2. 空间约束：城市建筑结构多样，砖混框架、剪力墙结构并存；战时存在建筑破损、墙体倒塌、门窗封堵，静态建筑图纸失效，不能直接复用民用 BIM 模型。
3. 算力与传输约束：战场通信带宽有限，甚至通信中断，必须支持端侧本地运算，端侧超窄带传输仅回传特征指纹，原始视频数据不向外传输，实现数据不出域。
4. 任务约束：模型不仅要还原建筑外观几何形态，更要推断室内房间连通关系、潜在掩体位置、人员机动路径，支撑攻坚路线规划、伏击区域预判。

上述约束决定方案不能采用多传感器融合、云端大算力重建的常规路线，必须采用 AI 原生纯视觉路线，基于单视频流完成建筑群外部全息建模，再通过空间语义推理完成室内空间智能推断。

3 总体技术架构

整套系统基于 SpaceOS™空间操作系统底座，由四大核心引擎构成：视频时空采集引擎、单视频三维全息重构引擎、建筑室内空间智能推断引擎、战场态势融合引擎。

1. 视频时空采集引擎：接收单兵 / 小型侦察平台回传的单目连续视频帧，完成帧间去畸变、烟雾与强光图像增强，同步记录时序信息，不需要 GPS、IMU 等外部定位辅助，在 GPS 拒止环境下依旧可用。
2. 单视频三维全息重构引擎：依托像素升维理论与 TrajectoryTensor 时空张量引擎，对连续视频帧进行相机位姿实时解算、稠密点云生成、网格曲面重建，输出建筑群外立面、附属构筑物、街巷障碍物的三维全息模型，保留纹理、门窗、破损区域等语义信息。
3. 建筑室内空间智能推断引擎：为本方案核心创新模块。基于外部重建得到的建筑轮廓、层高、门窗位置、墙体分割线索，结合建筑结构先验知识库，推理内部楼层划分、房间边界、走廊、楼梯间等拓扑结构；同时根据门窗大小、墙体厚度推断承重结构，识别可破拆区域、封闭隔断；对战时损毁建筑，动态修正推断结果，适配坍塌、墙体开孔等临时变化。
4. 战场态势融合引擎：将重构建筑群模型与推断室内空间进行融合，形成统一全息空间；叠加人员目标轨迹、障碍物、风险区域，支持三维空间内路径推演、可视域分析、穿透层级渲染，供指挥人员与单兵终端开展作战推演。

整体架构采用端侧优先计算，支持离线闭环工作模式，原始视频在前端完成建模与推理，仅将压缩后的时空指纹与简化三维模型回传指挥节点，大幅降低通信压力，满足战场保密要求。

4 基于单视频的建筑群三维全息重构关键技术

4.1 时空张量连续帧关联

传统单目 SLAM 多以离散特征点匹配为主，在城市建筑弱纹理墙面容易出现跟踪丢失、漂移。本方案采用 TrajectoryTensor 时空张量引擎，把连续视频帧像素映射到四维时空张量空间，统一编码像素灰度、时序、相对位置信息，建立帧间全局关联，抑制相机快速移动、抖动带来的位姿漂移，适配无人机快速绕飞、单兵边走边拍的侦察模式。

4.2 单镜头厘米级沙盘极速建模

侦察平台绕建筑抵近采集单路视频，无需严格环绕完整一周，即可生成建筑群稠密三维网格模型。采用渐进式网格融合策略，优先重建建筑主体轮廓，逐步细化门窗、外墙破损、外挂物等细节，实现厘米级几何精度。对视频未拍摄到的建筑背立面，结合建筑几何对称性先验补全外立面基础形态，并标记该区域为 “推测区域”，区分实测重建与推测几何，供作战人员判断可信度。

4.3 战场环境鲁棒增强处理

针对城市作战常见的烟尘、逆光、阴影、局部遮挡，内置图像增强模块，抑制动态干扰物（行人、车辆），将动态目标从建筑静态几何中剥离，避免移动目标污染建筑三维模型。同时完成时空指纹固化，对重建模型生成唯一时空指纹，防止模型被篡改，保障战场空间数据可信。

5 室内空间智能推断方法

室内空间属于视觉不可见区域，无法直接由视频成像获取，因此采用外部几何线索 + 建筑结构先验 + 语义推理联合推断框架，输出建筑内部拓扑空间。

5.1 推断输入线索集

从单视频重建结果自动提取用于室内推理的基础线索：

• 外部几何线索：建筑外轮廓、每层高度、窗户位置、窗户尺寸、门洞位置、外墙断点、墙体厚度；
• 结构语义线索：建筑类型（多层居民楼、办公楼、厂房）、外立面承重墙体分布；
• 战场动态线索：外墙破损位置、破口大小、临时封堵痕迹。

5.2 楼层与房间拓扑推理

基于层高与外窗分布，对建筑进行楼层切分；同一楼层，利用窗户排布规律推断房间分割。框架结构建筑优先推断大空间 + 分隔房间；砖混结构优先推断小开间布局。结合门窗位置推理房间出入口，建立房间 - 走廊 - 楼梯的连通拓扑图，得到室内空间连通关系。

推理模型会对每个推断区域输出置信度：靠近外墙、有门窗对应的房间置信度高；建筑中心无外部线索的区域置信度降低，在三维全息模型中使用不同透明度渲染，区分可靠区域与推测区域，避免作战误判。

5.3 战时动态修正机制

城市作战中建筑会发生爆炸损毁、墙体坍塌、人工封堵。当新的单视频侦察片段传入，外部三维模型实时更新，室内推断结果同步迭代更新。例如外墙出现爆炸破口，系统自动重新计算内部墙体损毁范围，更新内部通道可达性，为攻坚方案调整提供实时空间依据。

5.4 空间穿透可视化渲染

重构的建筑群外部模型与推断室内空间融合之后，支持穿透层级渲染。指挥员可一键剥离建筑外墙，直观查看推断得到的内部房间、走廊、楼梯布局；同时在三维空间内做可视域计算，模拟室内拐角盲区、射击死角，支撑伏击点位预判。

6 作战应用场景

1. 单兵抵近侦察：单兵携带小型摄像设备绕建筑采集单路视频，本地快速完成建筑三维全息重建，自动推断室内房间布局，无需后方大型算力支持，隐蔽性强。
2. 小型无人机城市侦察：无人机低空绕飞建筑群，回传单路视频，实时生成片区建筑群三维模型，批量推断多栋建筑内部空间，快速构建城区作战空间底图。
3. 攻坚作战预案推演：在全息模型内开展进攻路径规划，评估破门点、室内机动路线，预判敌方可能隐蔽位置，开展战前模拟推演。
4. 战后战场态势评估：作战完成后再次采集视频，对比前后两次重建模型，识别建筑损毁变化，更新室内空间推断结果，评估战场环境变化。

7 性能与优势分析

对比激光雷达、多视重建、静态 BIM 方案，本方案在城市作战场景具备显著优势：

1. 传感器极简：仅需要单路视频，无需激光雷达、多相机阵列，侦察平台载荷小，单兵、小型无人机均可搭载。
2. GPS 拒止可用：不需要依赖 GPS、IMU 外部定位，在城市峡谷、信号屏蔽区域仍可完成建模。
3. 端侧离线能力：全部重建与推理可在前端完成，通信中断情况下仍可输出三维模型与室内推断结果，原始视频数据本地留存，满足保密要求。
4. 时效性强：实时处理视频流，快速生成模型，可动态响应建筑损毁变化，静态图纸无法做到实时更新。
5. 虚实边界清晰：区分视频实测重建的外部几何与 AI 推断的室内空间，标注置信度，规避纯虚拟模型带来的作战误判风险。

同时方案支持信创适配，可部署于海光、兆芯硬件平台，麒麟、UOS 操作系统，达梦、金仓数据库，适配军用国产化软硬件体系要求。

8 挑战与后续研究方向

当前技术体系仍存在需要持续优化的方向：建筑内部存在大量非标准化改造时，室内空间推断置信度下降；多层建筑内部复杂隔断、地下室等缺少外部线索区域，推理难度高。后续研究重点：

1. 融合少量先验情报（如简易建筑草图），进一步提升室内推断精度；
2. 增加目标语义推理，在推断室内空间的同时预判室内可藏匿目标区域；
3. 优化端侧轻量化模型，进一步降低算力需求，适配更低功耗单兵终端；
4. 多建筑集群协同推断，面向整片城区建筑群，批量完成单视频重建与室内空间推理。

9 结论

面向城市作战复杂遮挡、GPS 拒止、通信受限的战场环境，基于单视频的建筑群三维全息重构与室内空间智能推断技术，依托单视频三维实时重构理论与像素升维理论，仅依靠单目视频流即可重建建筑群外部三维实景，通过建筑结构先验与空间语义推理完成不可见室内空间推断，构建外实内推一体化战场全息空间。方案传感器轻量化、可离线运算、数据不出域，适配单兵、小型无人机侦察平台，有效解决传统侦察手段室内空间信息黑箱问题，为城市作战抵近侦察、建筑攻坚、作战推演提供新型战场空间感知手段，在城市作战数字化感知领域具备广阔应用前景。