“光瞳智检”是中央财经大学相关师生围绕智慧安防与巡检场景持续推进的实践项目。项目以现实场景需求为导向，围绕火情预警、巡检协同、异常识别和现场辅助处置等功能开展研发与测试，并在持续迭代中形成了阶段性成果。
起点：围绕现实需求开展项目设计
项目启动源于对现实场景需求的关注。当前，传统消防与安防场景在响应效率、信息协同和智能化水平等方面仍有进一步提升空间，部分园区和新能源场景在巡检过程中也面临覆盖范围有限、人工依赖较强等实际问题。
围绕上述需求，团队将人工智能、物联网、边缘计算等技术与巡检应用相结合，逐步形成了项目的总体设计思路，致力于提升相关场景下的感知、联动和辅助决策能力。
过程：持续推进技术研发与系统集成
从方案论证到系统迭代，团队围绕环境感知、自主移动、异常识别、设备协同和数据处理等环节持续开展研发，并结合不同测试场景不断优化实现路径。
在推进过程中，团队逐步完成了系统框架搭建与多模块联调，持续提升平台的集成能力和场景适配能力。围绕智慧安防和巡检需求，项目在火情识别、烟雾识别、巡检路径规划、现场信息回传等方面进行了针对性测试与优化，并结合部分新能源场景需求，探索相关识别能力在具体应用中的适配方案。
在此基础上，项目逐步形成了空地协同系统的阶段性框架，并在知识产权、论文研究和竞赛实践等方面取得了一定进展，为后续系统完善和场景落地奠定了基础。
（3）基于深度摄像头与 SLAM 技术创建环境地图
应用：在测试与试用中完善方案
项目推进过程中，团队持续关注方案与实际场景的结合，通过与园区、厂区及相关使用单位开展交流，逐步完善系统在巡检、预警和信息回传等环节的配置方案。
从实验室验证到现场测试，系统已在若干场景中完成相关功能测试和方案调整。通过持续迭代，团队进一步加深了对实际应用需求的理解，也为后续优化功能稳定性、提升场景适配性积累了经验。
后续：围绕场景适配继续推进
下一阶段，团队将继续围绕功能稳定性、交付效率、场景适配和平台化能力开展工作。
“光瞳智检”项目的持续推进，体现了高校师生立足实际需求、服务现实场景的探索与实践。未来，团队将继续坚持问题导向和应用导向，稳步推进项目优化迭代，为智慧安防与智能巡检领域贡献青春力量。
