人工智能將在司法安防大展拳腳

□ 文/何　遙

司法部門對(duì)維系社會(huì)的安全穩(wěn)定起著至關(guān)重要的作用，而安防在其中扮演了重要角色。以獄所來(lái)說(shuō)，隨著社會(huì)治安形勢(shì)和押犯結(jié)構(gòu)的變化，監(jiān)獄安全穩(wěn)定面臨著新的考驗(yàn)和挑戰(zhàn)。在推進(jìn)監(jiān)獄治理創(chuàng)新過(guò)程中，司法部門要求牢固確立信息主導(dǎo)警務(wù)理念，堅(jiān)持問(wèn)題導(dǎo)向，強(qiáng)化實(shí)戰(zhàn)引領(lǐng)，注重科技創(chuàng)新，構(gòu)建以指揮中心為中樞，智能管理大平臺(tái)為依托，監(jiān)、測(cè)、控、處信息技術(shù)為支撐的“全方位、多層次、一體化”安全技術(shù)防范新體系，有些地區(qū)基本實(shí)現(xiàn)了“精準(zhǔn)感知、超前預(yù)警、整體聯(lián)動(dòng)、有效管控”。將人工智能（AI）應(yīng)用于司法安防，成為新的趨勢(shì)。

從人防到技防，AI才露尖尖角

傳統(tǒng)的安全防范體系里，對(duì)人的依賴度比較強(qiáng)。監(jiān)獄在投入大量的財(cái)力、物力建設(shè)安防工程后，不僅沒(méi)能有效地緩解基層的警力緊張問(wèn)題，反而加劇了這種態(tài)勢(shì)。直到智能分析技術(shù)出現(xiàn)后，尷尬的局面開(kāi)始得以緩解。

在充分考慮監(jiān)獄警力資源的限制等原因之下，監(jiān)獄建設(shè)智能監(jiān)控系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)對(duì)監(jiān)控圖像作出分析，以具體的監(jiān)控情況劃分重點(diǎn)區(qū)域，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)。在有異常運(yùn)動(dòng)物體出現(xiàn)時(shí)提示值班干警進(jìn)行監(jiān)控，這樣能有效的分辨出需要重點(diǎn)監(jiān)視的監(jiān)控視頻圖像，使其提高監(jiān)控效率與精確度，提前防范突發(fā)事件。

目前公檢法系統(tǒng)都在高調(diào)宣傳“向科技要警力”。司法部門的領(lǐng)導(dǎo)在多個(gè)場(chǎng)合強(qiáng)調(diào)今后一個(gè)時(shí)期要著力抓好“建設(shè)完善安全防范系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)安全防范智能化”。從各省市的安防投標(biāo)文件來(lái)看，智能分析功能已然成為監(jiān)控?cái)z像機(jī)打入監(jiān)獄市場(chǎng)的先決條件。

如今，隨著新一代人工智能的發(fā)展，攝像頭采集、大數(shù)據(jù)分析、人臉識(shí)別等技術(shù)越來(lái)越多地被用于司法安防領(lǐng)域中。從犯罪高發(fā)地預(yù)測(cè)到潛在罪犯預(yù)警，從協(xié)助審訊嫌疑人到輔助司法量刑，逐漸利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法預(yù)防和打擊犯罪。

AI在司法安防中將大展拳腳

通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行預(yù)測(cè)與布控

犯罪發(fā)生區(qū)域的預(yù)測(cè)，有利于警方合理安排警力。現(xiàn)實(shí)當(dāng)中，地方警局的人手和工作時(shí)間都是有限的。傳統(tǒng)的巡邏相對(duì)而言效率不是很高，現(xiàn)在利用算法和機(jī)器學(xué)習(xí)，就可以幫助警局安排警力資源，提升打擊犯罪的效率。

20世紀(jì)90年代，紐約市就曾用數(shù)據(jù)信息來(lái)預(yù)測(cè)哪些地鐵站是犯罪高發(fā)區(qū)。隨著人工智能的發(fā)展，世界上已經(jīng)有一些國(guó)家和地區(qū)開(kāi)始利用最新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)犯罪。他們?cè)诔鞘欣锇惭b了可以檢測(cè)槍聲的聲音感應(yīng)器收集數(shù)據(jù)，加上城市路邊的攝像頭數(shù)據(jù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法做了一個(gè)“罪案預(yù)測(cè)系統(tǒng)”，能預(yù)測(cè)搶劫、槍擊案的罪案地點(diǎn)。

通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)潛在犯罪

通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，除了能預(yù)測(cè)犯罪高發(fā)地區(qū)，還能預(yù)測(cè)出有可能會(huì)出現(xiàn)的罪犯。通過(guò)收集犯罪案例，使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，將這些數(shù)據(jù)“喂給”電腦程序，包括年齡、性別、郵編、第一次犯罪的年齡以及一長(zhǎng)串先前可能相關(guān)的犯罪記錄（酒后駕車、虐待動(dòng)物、涉槍犯罪等）。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，得出哪些人是重復(fù)犯罪，需要監(jiān)禁哪些二次犯罪風(fēng)險(xiǎn)較高的人。甚至，基于環(huán)境以及新生兒父母的過(guò)往，在一個(gè)人出生的時(shí)候就預(yù)測(cè)出他/她是否會(huì)在年滿18歲時(shí)犯罪。

比如，警方拿出“預(yù)測(cè)罪犯熱點(diǎn)名單”告訴警員，附近街區(qū)最有可能犯罪的前 20 名嫌疑犯名字和照片，甚至可以具體到這樣的程度：“此人可能在 18個(gè)月內(nèi)有 25% 的可能性參與暴力事件?！备鶕?jù)芝加哥警局透露的信息，這個(gè)名單已經(jīng)有 400 人。上榜的人不一定有犯罪史，住在罪案高發(fā)地地區(qū)，或者朋友、家人有人犯罪的，都是這個(gè)名單背后的算法考慮的因素。

人工智能測(cè)謊儀協(xié)助審訊

傳統(tǒng)的測(cè)謊儀對(duì)于有一定“經(jīng)驗(yàn)”的犯罪嫌疑人而言，有相當(dāng)大的局限性。審訊過(guò)程中，利用人工智能技術(shù)（包括人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義識(shí)別、形態(tài)識(shí)別、生理探測(cè)、智能決策等）可以更加精準(zhǔn)判斷嫌疑人是否在說(shuō)謊。通過(guò)攝像頭捕捉人臉關(guān)鍵點(diǎn)，配合非接觸式傳感器分析性別、微表情、膚質(zhì)、顏色、局部溫度、心率、語(yǔ)音等神經(jīng)、生理的外在表現(xiàn)，根據(jù)對(duì)應(yīng)的唯一關(guān)系，反推心理，探測(cè)出內(nèi)心的傾向，相比傳統(tǒng)的情緒識(shí)別更進(jìn)一步。

利用生物識(shí)別技術(shù)搜索追蹤嫌疑人

生物識(shí)別技術(shù)又可分為很多種，如人臉識(shí)別，指紋識(shí)別，虹膜識(shí)別，步態(tài)識(shí)別等等，在一些場(chǎng)景中根據(jù)需求會(huì)混合使用這些技術(shù)。以人臉識(shí)別為例，人臉識(shí)別技術(shù)是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)，包括人臉圖像采集及人臉檢測(cè)、人臉特征提取，以及特征相似度匹配與識(shí)別等過(guò)程。在種類身份識(shí)別領(lǐng)域，人臉識(shí)別不僅具有唯一性與低可復(fù)制性，還具有非強(qiáng)制性、非接觸性、并發(fā)性等特點(diǎn)。人臉也是人類在自然環(huán)境中最主要的身份識(shí)別基礎(chǔ)。

人臉識(shí)別，尤其是動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別技術(shù)，有助于安保系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)的人群中高效、迅速鎖定犯罪嫌疑人并部署抓捕，打擊犯罪。深圳威富科技、川大智勝等一批安防企業(yè)都在這方面頗有建樹(shù)。

特別值得注意的是，由于人工智能的發(fā)展，包括人臉識(shí)別在內(nèi)的安防技術(shù)進(jìn)入主動(dòng)安防的時(shí)代，在司法中的應(yīng)用也相應(yīng)地將發(fā)揮更大的能動(dòng)性。