基于智能视觉技术的公安视频侦查研究

李娟

关键词智能视觉技术 公安 视频侦查

违法犯罪行为呈现出复杂化、多样化趋势，在警力有限的情况下，高效准确侦办案件成为了公安部门研究的重点问题。基于智能视觉技术的公安视频侦查缓解了警力不足问题，且在帮助公安部门侦破案件中发挥了重要作用。有必要对其进行探索，找到发展技术，实现视频侦查功能的方法。

一、智能视觉技术

智能视觉技术是指运用计算机对人的视觉功能进行模拟，有效解读画面。隶属于智能视觉技术的下述技术常常在公安视频侦查工作中用到。

第一，一般目标检测与分析，该技术应用背景建模技术查找到目标，应用难点在于对光照、树木等干扰的排除。锁定目标后对其进行分析与跟踪，通过分析明确目标属性，例如，人、车辆等，通过跟踪检验目标是否真实。

第二，人、车分析，第一种技术不能充分满足侦查需要，对人、车进行专门分析也会获取有价值的信息。智能视觉技术研究者们在对这两种对象分析工作中进行了大量研究，现阶段，对人进行分析包括人体检测、人脸识别、年龄估计、人员接近检测、简单场景下的检测等;对车进行分析包括车辆检测、品牌识别、车辆颜色识别、车速估计、违规检测等。分析人、车的技术难点在于任何场景下获取信息的准确性，为了保证准确性，采集数据十分关键。

第三，视频浓缩，该技术主要应用于目标检测方面，排除干扰数据，可以在短时间内明确目标运动情况，便于公安部门快速锁定目标，有利于节约人力资源。

第四，图像检索，该技术是指依靠文字、图像等数据的输入，从输入信息中锁定目标，结合匹配程度进行排序，该技术有利于确定目标身份。

第五，图像清晰化，该技术依靠图像处理技术让图像容易被人眼识别，该技术能够实现去噪、去雾、多帧融合等。图像是否可以更清晰往往看人眼识别的范围是否足够大，依靠侦查人员的经验通常可以弥补该技术的不足。

二、基于智能视觉技术的公安视频侦查现状及问题

（一）侦查现状

以公安部门所侦办案件的情况为标准，将其应用视频侦查的领域概括为下述三类，一是实时干预;二是实时捕获;三是行为确认。具体而言，对于实时干预违法行为，这种应用方式主要体现在犯罪行为高发地，警方进行实时监控，排查可疑人员，将违法犯罪行为扼杀在萌芽中;对于实时捕获违法犯罪嫌疑人，这种应用方式主要体现在迅速组织警力及时到案发现场开展侦查、追捕工作。该方法常用于案发时间短的案件侦查期间;对于确认违法犯罪行为，这种应用方式主要体现在对犯罪嫌疑人较为清晰的案件侦办期间，根据现有线索追踪犯罪嫌疑人，采集相关信息，通过视频侦查进行排查。

（二）相关问题

1.视频侦查基础设施不完善

随着科学技术的发展，我国公安部门的视频侦查水平也在不断提高，在智能视觉技术的支持下，视频侦查向着高效、准确、智能的方向不断发展着。在视频监控系统逐渐完善的当下，公安视頻侦查基础设施却较为落后，设备没有及时更新换代，导致基础设施远远落后于视频监控系统，难以配合公安部门顺利侦办案件，主要体现在视频侦查范围窄、清晰度不足等方面。尤其是一些经济发展落后的地区，资金缺乏的状态下，设备更新尤为缓慢，甚至还存在部分区域没有视频监控设备。此外，还存在大量设备长期使用致使其损坏、故障，但是没有及时维护更换的问题，导致难以有效开展视频侦查工作。基础设施问题导致视频侦查功能不能充分发挥，不利于公安部门侦办案件。

2.视频侦查技术支撑较薄弱

近几年，国家虽然投入了大量资金更新公安基础设备，但是视频侦查领域资金仍存在短缺问题，导致不能引入更加先进的技术，在应用视频侦查过程中，出现了诸如画面质量差、声音质量低等问题。通过视频监控系统采集到的图像资料，清晰度不足，这导致其不能为案件侦办提供有价值的信息，视频侦查工作形同虚设。此外，当下智能视觉技术应用还处于探索发展阶段，在应用期间容易受到光照、物体等影响，难以有效记录相关信息。公安部门网络安全意识不足，往往案发后才侦查案件，导致十分被动，不利于案件侦破。

3.视频侦查数据资源未整合

充分整合视频资源有助于提高公安视频侦查的实效性。具体而言，违法犯罪行为出现后，在追捕犯罪嫌疑人期间，不同区域视频都可能出现犯罪嫌疑人，这涉及多个部门，整合这些资源需要多个部门协作，而缺乏对这些资源的整合，极大延迟了侦查进度。加上视频不能充分共享，交通视频、城市视频分开存储，格式上也存在不同，一旦需要特定视频资源，调取时间较长，同样对快速侦办案件有不利影响，因此，有必要运用大数据技术，充分整合不同区域、部门的资源。

三、基于智能视觉技术的公安视频侦查发展展望

智能视觉技术是公安视频侦查的根本保障，公安视频侦查在公安部门成功侦破案件中起到了重要作用。但目前依托于智能视觉技术的视频侦查仍不乏一些问题，妨碍了公安视频侦查工作。为了公安视频侦查价值最大化，有必要对其发展进行展望，分析如何更好地发挥公安视频侦查的作用。

（一）完善公安视频侦查基础保障

第一，建立健全管理体系，强化责任意识。明确责任主体，制定规定与制度，构建视频侦查系统，实现区域全覆盖，明确不同区域主要管理人员及其管理责任，强化责任落实。

第二，组建专业人才团队，培养侦查团队人员专业技术，保障其能够灵活应用视频侦查侦办案件，与时俱进，应对重大疑难案件。

第三，构建基于智能视觉技术的基础设施，形成视频侦查网络，及时更新维护设备，不断强化基础设施，减少盲区。

（二）智能视觉技术下的视频侦查大数据发展

视频侦查大数据建设发展需要依靠视频结构化技术，该技术内容主要表现在图像分割、目标检测等方面。具体而言，图像分割、视频分割是指依照一定的规律与原则把图像或者视频进行细分，将其分割为若干部分或者若干子集，从中查找特定目标，为后续的细致分析与解读奠定基础。

结构化技术便于公安把采集到的数据进行智能归档，在适当的条件下检索相关信息。通过对特定目标的应用，对图像进行分类与检测，可以进一步实现图像结构化，未来可以将其广泛应用到对人的跟踪与检测领域以及对车的检测方面。该技术为公安视频侦查大数据库的建设具有积极意义。

公安视频侦查需要处理大量视频数据，同时将其与侦办的案件进行联合分析，结构化技术能够促进不同数据的快速融合。在大量视频数据中依靠图像、关键字等检索功能，可以轻松查找到与其相匹配的数据信息，并依赖一定原则输出，便于侦查人员解读。侦查人员可以再应用大数据分析技术对图像中人、车等进行深入分析，采集更多有价值的信息。

（三）智能视觉技术下的现代化视频侦查发展

21世纪，信息技术与计算机技术以及相关软硬件发展均十分快速，智能视觉技术因此发展的也十分快速，在公安视频侦查领域越来越起到重要作用。其中，人脸识别技术发展更为迅猛，也成为了公安视频侦查的首选技术。现阶段，实验室人脸识别技术正确性十分高，但是尚缺乏相应的应用规则，加上复杂的内外部环境，在实践中应用情况通常与实验室结果存在出入。

当下，国内外许多知名企业在诸多场景应用了不同程度的人脸识别技术，虽然不同公安辖区所采集的视频信息存在大量清晰度不满足人脸识别技术应用条件的，但是随着该技术的研究与发展，未来必将能够适用于更多领域，包括对人、车等的识别，这需要相关部门加强对该技术的研发与投入。此外，人脸识别技术能够更加容易识别物体特征，且难度低于识别人脸，因此，有必要在采集物证领域或者车辆信息识别方面加强对该信息的研究力度。

在公安视频侦查实践中，人脸识别技术得到了广泛应用。例如，在抓拍闯红灯行人并与全市人口进行匹配中的应用，再对其进行适当惩处，有效遏制行人闯红灯。公安视频侦查中人脸识别技术应用价值集中体现在目标锁定与人脸配比方面，侦查人员充分利用该技术对图像进行处理，为案件侦办提供参考。

（四）智能视觉技术下的智能化视频侦查发展

智能视觉技术未来的发展方向当是与人工智能技术发展相关，科技不断发展愈加促进了人工智能时代的来临，这将会使公安视频侦查水平不断提高。立足于公安视频大数据，将其与人工智能设备进行高度整合，逐步代替一些繁琐、重复性工作，解放更多侦查人员，这将是公安视频侦查发展的重要方向。

结合公安视频侦查实际需要，人工智能在分析视频语言、采集图像特征、解读图像含义等方面存在较高优势。随着智能视频终端设备的更新换代，大量设备都带有智能芯片，即使把小型视频分析设备纳入其中，都能够对采集的数据内容进行分析与解读，可以应用智能算法对人、车等特定目标进行分析、检测，再通过互联网把数据传输到人工智能数据库中，进行存储，以供后续使用。

目前，人工智能技术的计算法则主要依托于云计算技术以及并行计算技术，能够进行实时运算与智能分析，在较短时间内就可以锁定目标嫌疑人，获知其运行轨迹，予以跟踪。在未来，机器人与人工智能交互也是促进公安视频侦查发展的重要路径，包括手势、语音等多方交互。未来，人工智能技术是基于智能视觉技术的公安视频侦查发展的重要方向。

四、结论

21世纪是科技时代，大数据、虚拟技术、计算机技术等导致违法犯罪行為在空间、地点等方面发生了极大变化，嫌疑人逃逸行为更加复杂。传统侦查手段难以满足侦查实际需求，但是，引入了智能视觉技术的视频侦查为公安部门侦办案件提供了新方法，极大地弥补了传统侦查手段的不足，提高了案件侦办效果，这对于维护社会秩序具有积极意义，应当予以重视。