5G时代人工智能识别技术在视频侦查中的应用

王 鹏 刘 枚 马怡阳

（河北公安警察职业学院，河北 石家庄 050091）

5G时代已经来临，万物互联、云计算、大数据时代的大门已经打开，人类社会已经进入了以万物互联大数据为基础的智能时代。在这个数字化信息时代，人们的生活和计算机技术已经紧密联系，人类的生活轨迹被越来越庞大、越来越详细的数据信息所记录。随着国家加大对公共安全的建设投入，公安部门“天网工程”的建设，监控摄像头已经广泛使用，每天都有海量监控探头视频资料数据与公安工作相关联，在这个大数据时代，侦查人员如何在海量数据中快速筛选出案件相关信息，利用视频信息重建犯罪活动轨迹已经成为当前视频侦查工作的重点。

一、视频侦查中识别技术的应用发展

视频侦查产生之初，侦查人员关注于对现场物证资料的收集，通过收集尽可能多的监控视频资料，为后续的分析、对比、查找提供可靠的依据。侦查人员主要通过人工检索案发现场及周边区域的视频监控，寻找嫌疑人影像资料，分析犯罪嫌疑人的活动轨迹来寻找案件的突破。这种方法虽然是一种突破，但随着国家“天网”工程的建设，监控探头使用越来越普及，监控视频数据量巨大，仅靠人工从监控视频资料中比对、确定、查找嫌疑目标不仅费时费力，而且容易遗漏相关信息，有时还需要反复查看，工作量巨大，侦查效率不高。

随着计算机技术的飞速发展，人脸识别、步态识别、计算机模拟画像等各种计算机图像识别技术在侦查工作中的应用，大大提高了视频侦查识别、查证嫌疑人、车、物的准确度和效率。利用人像识别技术，根据嫌疑犯图像，通过计算机网络与公安部各种数据库比对，快速识别嫌疑人。人像识别技术可以在无人职守的状态下，自动捕捉头像并进行对比，一旦发现吻合的头像，可以自动报警并记录。使用图像识别技术，可以大大提高破案效率，同时对犯罪分子也将产生极大的威慑力量。但是由于监控设备像素和安装位置的原因，导致某一时期的视频监控像素不高，监控死角较多，光照不足画面模糊。这些因素的存在严重影响了识别工作的准确率。在实际工作中视频侦查不能自动实现在跨摄像头、跨区域间连续识别追踪目标的位置和运动信息，不能重建目标行人的运动轨迹，大大降低了侦查员工作效率。

在万物互联的5G时代，每时每刻物联网和互联网产生大量数据，各行各业的海量数据上传到云计算平台，云计算对数据集中存储和处理，进行深入分析和挖掘。人工智能是在云计算处理大数据的基础上更进一步，人工智能会分析数据，然后根据分析结果做出行动，例如无人驾驶，自动人像识别等。随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AI行人识别技术有了很大提高，AI可以处理海量监控视频数据，AI可以根据侦查人员需要，在海量数据中自动识别比对检索目标，筛选出相关数据，把数据分类整和。侦查员分析研判数据，根据侦查不同阶段的需要，再次用AI识别比对筛选目标数据，可以快速筛查犯罪嫌疑人、重建嫌疑人案发前后活动轨迹、确定嫌疑人生活状态，划定犯罪高危人群，大大提高侦查人员工作效率和准确性。AI识别技术会改变侦查思路，从过去的“以犯罪现场为中心”转变为以犯罪现场为圆点，以犯罪人社会生活状态为半径的全方位立体侦查。在这个大数据时代，使用AI技术替代人工重复繁重的劳动已经成为一种趋势。现在公安刑侦工作中，AI各种技术已经开始在案件侦破中使用，人工智能行人重识别(Person re-identification)也称行人再识别，是人脸识别、步态识别后的新一代识别技术，行人重识别是智能化视频处理技术，其主要目的是判断某段监控视频中的特定人物是否在其他监控场景中出现，可以进行跨摄像头的身份识别。行人重识别技术可以自主学习，经过海量数据的练习，可以对监控视频中多个目标行人进行自动识别、检索、跟踪和刻画行动轨迹，是计算机机器识别技术从“识脸”发展到“识人”的飞跃阶段。目前在刑侦、智能零售、智能安防、智能交通等领域已有实际应用。

二、行人重识别技术

行人重识别(简称Re-ID)也称为跨境追踪技术，是利用计算机视觉技术判断在多个图像或者视频信息中是否存在特定行人的技术，指根据特定行人的穿着、体态、发型等在不确定的场景中能够识别为同一个人，并刻画特定行人行为轨迹的AI视觉技术。行人重识别技术解决跨摄像头、跨场景下特定行人的识别、检索、跟踪，该技术可以作为人脸识别技术的重要补充，可以对无法获取清晰人脸的行人，根据其穿着、体态、发型、配饰等特征信息识别，进行跨摄像头连续跟踪，刻画轨迹，增强了数据的时空连续性。

图1 行人重识别系统的构成

行人重识别技术可作为人脸识别技术的补充，并与目标检测技术相作用，可提高人工智能的认知水平。行人重识别技术对多个目标进行智能跟踪，并记录其具体的运动轨迹，对犯罪活动轨迹刻画比“人脸+步态”双模识别技术更加细致全面，能够查找到完全符合活动轨迹的人，甚至能够直接发现犯罪嫌疑人，快速准确协助侦查员锁定嫌疑人，大大提高了侦查员视频侦查的准确率和工作效率。

随着社会对公共安全需求的不断提高，人工智能识别技术已经成为计算机视觉领域的一个热门研究方向。近年来，研究者利用深度学习和计算机视觉技术，极大地提高了行人重识别的性能，行人重识别技术已在智能安防、智能零售和智能设备等领域得到应用。

三、人工智能识别技术在视频侦查中的拓展应用

在大数据时代，互联网与大数据技术的飞速发展，我们的生活处于无时无刻不被“监控”的状态，行走轨迹、车辆轨迹记录、银行卡消费记录、通话记录等，都以数据的形式存储在网络空间内，都会留下我们生活的痕迹，形成了与我们现实生活相对应的网络世界。在这海量的数字信息中心，侦查人员使用人工智能识别技术快速发现嫌疑人信息，刻画嫌疑人活动轨迹，在空间、时间上还原犯罪活动轨迹，这在案件侦查中显得尤为重要。

利用人工智能识别技术可以拓宽视频侦查的范围和空间，可以拓展侦查思路和丰富侦查手段，从过去的“以犯罪现场为中心”转变为以犯罪现场为圆点，以犯罪人社会生活状态为半径的全方位立体侦查，使视频侦查的方法更加立体化和网格化。

（一）利用人工智能识别技术快速筛查案件相关人员

对大部分犯罪行为来说，一般都包括预谋、实施、逃离三个阶段，在每一个阶段，也会有不同的运动过程。这些运动过程会表现为运动目标在不同的时空出现，从而形成犯罪活动轨迹。利用人工智能识别技术分析比对嫌疑人与正常人的活动轨迹，会发现在案发现场及周边的监控视频中，嫌疑人有很多异常轨迹，如轨迹出现次数异常、轨迹时间和空间异常、轨迹速度异常、轨迹与受害人异常重合等异常行为。建立嫌疑人异常轨迹数据模型，人工智能识别技术通过自主学习可以快速筛查案件相关人员，并重建活动轨迹。

把犯罪嫌疑人在不同犯罪阶段、不同时空节点的视频图像信息，使用计算机技术实现定位、追踪、查获目标人员，从目标人员视频图像信息中按照犯罪行为进行时序联结时，就能够以视频图像轨迹的形式再现其犯罪活动。对其案前后的犯罪行为轨迹进行动态分析和综合研判，明确案件情况、侦查重点、侦破途径，最终锁定犯罪嫌疑人。

（二）利用人工智能识别技术视频多轨迹同查，重建嫌疑人活动轨迹

根据犯罪嫌疑人的住宿信息、手机漂移轨迹信息、GPS移动轨迹、车辆移动轨迹等有关嫌疑人其他轨迹信息，侦查员初步判断嫌疑人可能在某个区域活动，视频侦查可以收集该区域监控探头视频信息，利用行人重识别技术检索出犯罪嫌疑人在该区域活动视频，并重建嫌疑人在该区域的活动轨迹，通过分析轨迹特征研判嫌疑人的居住地和生活区域，还原嫌疑人实施犯罪过程，快速锁定和抓捕嫌疑人。

（三）利用人工智能识别技术视频串并案

串并案件侦查是侦查部门办理刑事案件常用的一种侦查方法，串并案通过对多起案件的分析和比对，对一个或一伙犯罪人实施的犯罪案件加以串并，作为一个刑事案件进行侦办的方法。这种侦查方法能够最大限度地集中所有侦查线索，节约侦查成本。传统的串并案的依据主要依靠涉案物品、现场遗留、犯罪手段、被侵害对象的一致或者相似。但在大数据信息化侦查的背景下，一方面，人工智能识别技术可以将本案相关视频与其他案件视频进行搜索和比对，自动识别出几个视频中特征相似的人员、车辆和物品，以达到为串并案件提供依据的目的。另一方面，还可以通过对几个案件犯罪嫌疑人的轨迹描述和分析，找出犯罪行为模式相类似的案件，以达到缩小侦查范围、精准打击的目的。

（四）利用人工智能识别技术分析重建犯罪活动轨迹中异常行为

异常行为是指该行为与犯罪嫌疑人本人的平时行为举止，或相对于一般人的正常行为具有较大差异的行为。它包括：犯罪嫌疑人异常行为如着装异常、出现时空异常、行为动作异常等；车辆异常如行走路线异常、行驶速度异常、停留异常、车内人员异常、车牌异常、车辆行驶方向异常等；涉案物品异常出现等等。通过各种信息系统分析比对活动轨迹中异常行为，查明违法犯罪嫌疑人历史活动信息中的各个活动节点，以发现更多的犯罪线索、犯罪同伙，进而扩大侦查破案效果。在很多案件中，现场勘查的案件线索很少，视频侦查如何利用机器识别技术在案发现场及周边的监控视频中发现嫌疑人、车、物的信息，成为推进案件侦查的重要措施。

（五）利用人工智能识别技术深度发掘监控视频中目标区域案件相关信息

根据监控视频信息，图侦利用人工智能识别技术发现识别在监控视频中嫌疑人、车、物在案发时间前后特征有变化的相关人员。如案发前后嫌疑人交通工具的变化、嫌疑人体型变化、嫌疑车辆车损的变化等等，人工智能识别技术对细节变化的识别快速准确，侦查员通过特征变化发现案件侦破信息。

四、5G时代人工智能识别技术在侦查工作中的作用

在5G大数据时代，随着通讯技术飞速发展，万物互联，数据传输和云计算处理能力得到更大提高，人工智能识别技术利用最新的深度学习理论和计算机视觉技术，不断提高在各种场景下的人工智能识别技术性能，性能和效率会越来越高。随着公安工作可以利用的数据资源越来越多，只有侦查的措施和方法越来越先进，完善人工智能识别技术与侦查工作应用结合，才能推动侦查工作的开展。

（一）更好服务侦查实战，提高侦查效能

随着各级政府对公共安全建设的大力投入，公共安全监控和部门监控的建设得到大力发展，在城市交通重要路口、单位重要位置、居民生活区等逐步安装有高清摄像头，随着高清摄像头广泛使用，图像侦查对犯罪嫌疑人、车、物的识别更加精准，刻画嫌疑人、车、物的活动轨迹越加详细，为案件侦查提供更加准确信息。在大数据时代建设一套规范化、网络化的视频监控系统，能更好地服务侦查实战，提高侦查效能。

（二）获得更多案件信息，推进侦查工作

在5G网络下，数据传输速率高，网络延时低，侦查人员对有嫌疑的人、车、物的查证可以实时通过网络与公安部数据库比对识别，根据案情需要侦查员可以实时重建多人、多天、多条嫌疑人、车、物的活动轨迹，分析比对查证嫌疑人、车、物，与嫌疑人的其他轨迹数据碰撞，可以获得更多的案件信息，推进侦查工作。

（三）自动识别嫌疑人，快速抓获犯罪分子

在大数据时代，公共安全监控和部门监控基本联网，侦查人员根据嫌疑人照片可以在全网的监控系统中，利用人工智能识别自动识别出嫌疑人，定位实时位置，刻画活动轨迹，并报警指挥中心，快速抓获犯罪分子。

在计算机信息技术快速发展及广泛应用的背景下，公安科技信息化建设必将得到先进的科学技术支撑，人工智能技术将有力推动侦查模式的发展和创新。未来，随着社会的发展和经济水平的不断提高，人类对公共安全的要求更高，对智能监控的水平也会提出越来越严格的要求。人工智能机器视觉技术的快速发展，各种识别技术在公安工作应用，大大加快了侦查模式的发展和创新，视频侦查在侦查工作中的地位显得尤为重要，也对视频侦查的技术提出了更高要求，未来人工智能机器识别技术必将在公安工作中广泛使用，人工智能将会成为警方的案件侦查以及犯罪嫌疑人追查中的得力助手。