多源资源接入与智能迭代规则设计

1. 多源数据与接口需求梳理（16天）

梳理机器狗视觉、热成像、激光点云、定位及通信链路的数据类型、采集方式、接口形式和接入条件，明确自主导航算法、火源识别算法、局域网巡检平台和灭火器开启算法的数据需求。本项工作仅涉及机器狗相关数据的软件接入，不涉及新增硬件采购。

2. 数据接入与联动规则配置（18天）

完成机器狗视频、热成像、定位、地图和设备状态等数据的软件接入配置，建立数据与自主导航、异常报警、远程操控、灭火器开启等功能之间的联动规则。制定相关工具的命名、功能标识、接口调用、参数配置、启用条件、状态反馈、版本配置和异常处理规则，明确各工具与局域网巡检平台、后端服务及机器狗控制系统之间的接入关系。

3. 全链路校核、优化完善与成果归档（21天）

开展数据采集、传输、识别、报警、处置和反馈的全链路测试，核验数据接入的完整性、传输的稳定性、接口关系的清晰性和功能联动的准确性。根据测试结果优化接口配置及联动规则，形成接口清单、数据字典、联动规则说明、参数配置表、测试记录和迭代维护规范。

精细化知识库管理功能体系设计

1. 巡检平台功能需求摸排与资料归集（24天）

围绕园区、厂区、楼宇日常值守和消防应急处置需求，梳理导航点位、巡检路线、任务计划、动作编排、地图管理、远程操控、异常上报和结果反馈等平台功能需求。明确机器狗在“任务创建—任务执行—异常识别—警情上报—应急处置—结果反馈”流程中的平台功能要求和操作边界。

2. 局域网巡检平台配置与应用流程编制（24天）

基于局域网巡检平台，完成任意点位保存、单点或多点导航、自定义导航点位和动作、值守任务编排、增量建图、跨楼层建图、后台远程操控、异常实时上报等功能配置。建立AI工具统一调用和轻量化启用机制，通过后台管理系统完成地图选择、点位配置、路线设置、任务编排和动作配置，按任务流程调用自主导航、火源识别、异常报警和灭火器开启等功能，形成机器狗消防应急救援标准应用流程。

3. 平台功能校核、优化完善与成果归档（22天）

逐项测试巡检平台点位保存、任务编排、导航执行、动作调用、地图更新、远程操控、异常上报和结果反馈功能，核验任务执行准确性、地图更新连续性、远程响应及时性和平台运行稳定性。形成平台功能清单、参数配置说明、应用流程图、操作手册、测试报告和归档资料。

全维度数据治理体系规划设计

1. 平台运行数据治理需求梳理（20天）

围绕局域网巡检平台、自主导航算法、火源识别算法和灭火器开启算法的运行过程，梳理地图、点位、路线、任务、识别结果、报警信息、处置指令、状态反馈和测试结果等数据类型，明确数据完整性、一致性、时效性和可追溯性要求。

2. 数据管理与运行规则编制（25天）

制定地图版本、导航点位、巡检任务、异常报警、处置记录、接口调用和平台操作等数据的管理规则。建立数据采集校验、异常数据处理、识别结果复核、误报漏报记录、算法参数调整、处置过程留痕和成果归档机制，保障机器狗消防应急救援软件运行数据可查询、可复核、可追溯。

3. 数据规则校核、优化完善与成果归档（25天）

对数据采集、调用、更新、报警、处置、归档等环节进行全流程核验，检查数据一致性、完整性、联动准确性和版本配置有效性，优化异常数据处理及记录留存规则。形成数据标准、联动规则、运行记录模板、测试记录和数据管理说明。

后端开发

工作内容：围绕机器狗消防应急救援软件系统开展后端服务开发、数据库设计、接口开发、业务逻辑实现、性能优化、代码仓库管理和系统联调，具体包括：

1.开发地图、导航点位、巡检路线、任务计划和动作编排等后端管理功能；

2.开发视频、热成像、定位、地图和设备状态等数据的软件接入接口；

3.开发火源识别结果、温度异常信息、报警信息和事件流转等后端服务；

4.开发灭火器自主开启、遥控开启、状态反馈和操作安全校验等接口；

5.完成局域网巡检平台后台管理、远程操控、异常实时上报等功能的后端支撑；

6.完成自主导航算法、火源识别算法、灭火器开启算法与局域网巡检平台之间的接口集成；

7.实现SLAM建图、实时定位、路径规划、自动避障、指定路线导航、指定点位到达、自动导览和上下楼梯等功能的系统集成；

8.实现火焰、烟雾和温度异常识别，锁定火源位置，自动输出报警信息、识别结果和位置信息；

9.实现“发现火源—定位火源—抵近喷射—状态反馈”的初期火情处置流程；

10.完成软件源代码整理、代码注释、依赖关系梳理、数据库脚本编制和版本管理；

11.编制API接口文档、数据库设计说明、安装配置说明、构建说明、联调测试记录、操作手册及验收资料。

配置后端工程师2名，各工作60天。交付形式为可运行系统、API接口及相关技术文档。