5G時代人工智能識別技術在視頻偵查中的應用

王 鵬 劉 枚 馬怡陽

（河北公安警察職業(yè)學院，河北 石家莊 050091）

5G時代已經來臨，萬物互聯(lián)、云計算、大數(shù)據(jù)時代的大門已經打開，人類社會已經進入了以萬物互聯(lián)大數(shù)據(jù)為基礎的智能時代。在這個數(shù)字化信息時代，人們的生活和計算機技術已經緊密聯(lián)系，人類的生活軌跡被越來越龐大、越來越詳細的數(shù)據(jù)信息所記錄。隨著國家加大對公共安全的建設投入，公安部門“天網工程”的建設，監(jiān)控攝像頭已經廣泛使用，每天都有海量監(jiān)控探頭視頻資料數(shù)據(jù)與公安工作相關聯(lián)，在這個大數(shù)據(jù)時代，偵查人員如何在海量數(shù)據(jù)中快速篩選出案件相關信息，利用視頻信息重建犯罪活動軌跡已經成為當前視頻偵查工作的重點。

一、視頻偵查中識別技術的應用發(fā)展

視頻偵查產生之初，偵查人員關注于對現(xiàn)場物證資料的收集，通過收集盡可能多的監(jiān)控視頻資料，為后續(xù)的分析、對比、查找提供可靠的依據(jù)。偵查人員主要通過人工檢索案發(fā)現(xiàn)場及周邊區(qū)域的視頻監(jiān)控，尋找嫌疑人影像資料，分析犯罪嫌疑人的活動軌跡來尋找案件的突破。這種方法雖然是一種突破，但隨著國家“天網”工程的建設，監(jiān)控探頭使用越來越普及，監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)量巨大，僅靠人工從監(jiān)控視頻資料中比對、確定、查找嫌疑目標不僅費時費力，而且容易遺漏相關信息，有時還需要反復查看，工作量巨大，偵查效率不高。

隨著計算機技術的飛速發(fā)展，人臉識別、步態(tài)識別、計算機模擬畫像等各種計算機圖像識別技術在偵查工作中的應用，大大提高了視頻偵查識別、查證嫌疑人、車、物的準確度和效率。利用人像識別技術，根據(jù)嫌疑犯圖像，通過計算機網絡與公安部各種數(shù)據(jù)庫比對，快速識別嫌疑人。人像識別技術可以在無人職守的狀態(tài)下，自動捕捉頭像并進行對比，一旦發(fā)現(xiàn)吻合的頭像，可以自動報警并記錄。使用圖像識別技術，可以大大提高破案效率，同時對犯罪分子也將產生極大的威懾力量。但是由于監(jiān)控設備像素和安裝位置的原因，導致某一時期的視頻監(jiān)控像素不高，監(jiān)控死角較多，光照不足畫面模糊。這些因素的存在嚴重影響了識別工作的準確率。在實際工作中視頻偵查不能自動實現(xiàn)在跨攝像頭、跨區(qū)域間連續(xù)識別追蹤目標的位置和運動信息，不能重建目標行人的運動軌跡，大大降低了偵查員工作效率。

在萬物互聯(lián)的5G時代，每時每刻物聯(lián)網和互聯(lián)網產生大量數(shù)據(jù)，各行各業(yè)的海量數(shù)據(jù)上傳到云計算平臺，云計算對數(shù)據(jù)集中存儲和處理，進行深入分析和挖掘。人工智能是在云計算處理大數(shù)據(jù)的基礎上更進一步，人工智能會分析數(shù)據(jù)，然后根據(jù)分析結果做出行動，例如無人駕駛，自動人像識別等。隨著人工智能（AI）技術的飛速發(fā)展，AI行人識別技術有了很大提高，AI可以處理海量監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)，AI可以根據(jù)偵查人員需要，在海量數(shù)據(jù)中自動識別比對檢索目標，篩選出相關數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)分類整和。偵查員分析研判數(shù)據(jù)，根據(jù)偵查不同階段的需要，再次用AI識別比對篩選目標數(shù)據(jù)，可以快速篩查犯罪嫌疑人、重建嫌疑人案發(fā)前后活動軌跡、確定嫌疑人生活狀態(tài)，劃定犯罪高危人群，大大提高偵查人員工作效率和準確性。AI識別技術會改變偵查思路，從過去的“以犯罪現(xiàn)場為中心”轉變?yōu)橐苑缸铿F(xiàn)場為圓點，以犯罪人社會生活狀態(tài)為半徑的全方位立體偵查。在這個大數(shù)據(jù)時代，使用AI技術替代人工重復繁重的勞動已經成為一種趨勢?，F(xiàn)在公安刑偵工作中，AI各種技術已經開始在案件偵破中使用，人工智能行人重識別(Person re-identification)也稱行人再識別，是人臉識別、步態(tài)識別后的新一代識別技術，行人重識別是智能化視頻處理技術，其主要目的是判斷某段監(jiān)控視頻中的特定人物是否在其他監(jiān)控場景中出現(xiàn)，可以進行跨攝像頭的身份識別。行人重識別技術可以自主學習，經過海量數(shù)據(jù)的練習，可以對監(jiān)控視頻中多個目標行人進行自動識別、檢索、跟蹤和刻畫行動軌跡，是計算機機器識別技術從“識臉”發(fā)展到“識人”的飛躍階段。目前在刑偵、智能零售、智能安防、智能交通等領域已有實際應用。

二、行人重識別技術

行人重識別(簡稱Re-ID)也稱為跨境追蹤技術，是利用計算機視覺技術判斷在多個圖像或者視頻信息中是否存在特定行人的技術，指根據(jù)特定行人的穿著、體態(tài)、發(fā)型等在不確定的場景中能夠識別為同一個人，并刻畫特定行人行為軌跡的AI視覺技術。行人重識別技術解決跨攝像頭、跨場景下特定行人的識別、檢索、跟蹤，該技術可以作為人臉識別技術的重要補充，可以對無法獲取清晰人臉的行人，根據(jù)其穿著、體態(tài)、發(fā)型、配飾等特征信息識別，進行跨攝像頭連續(xù)跟蹤，刻畫軌跡，增強了數(shù)據(jù)的時空連續(xù)性。

圖1 行人重識別系統(tǒng)的構成

行人重識別技術可作為人臉識別技術的補充，并與目標檢測技術相作用，可提高人工智能的認知水平。行人重識別技術對多個目標進行智能跟蹤，并記錄其具體的運動軌跡，對犯罪活動軌跡刻畫比“人臉+步態(tài)”雙模識別技術更加細致全面，能夠查找到完全符合活動軌跡的人，甚至能夠直接發(fā)現(xiàn)犯罪嫌疑人，快速準確協(xié)助偵查員鎖定嫌疑人，大大提高了偵查員視頻偵查的準確率和工作效率。

隨著社會對公共安全需求的不斷提高，人工智能識別技術已經成為計算機視覺領域的一個熱門研究方向。近年來，研究者利用深度學習和計算機視覺技術，極大地提高了行人重識別的性能，行人重識別技術已在智能安防、智能零售和智能設備等領域得到應用。

三、人工智能識別技術在視頻偵查中的拓展應用

在大數(shù)據(jù)時代，互聯(lián)網與大數(shù)據(jù)技術的飛速發(fā)展，我們的生活處于無時無刻不被“監(jiān)控”的狀態(tài)，行走軌跡、車輛軌跡記錄、銀行卡消費記錄、通話記錄等，都以數(shù)據(jù)的形式存儲在網絡空間內，都會留下我們生活的痕跡，形成了與我們現(xiàn)實生活相對應的網絡世界。在這海量的數(shù)字信息中心，偵查人員使用人工智能識別技術快速發(fā)現(xiàn)嫌疑人信息，刻畫嫌疑人活動軌跡，在空間、時間上還原犯罪活動軌跡，這在案件偵查中顯得尤為重要。

利用人工智能識別技術可以拓寬視頻偵查的范圍和空間，可以拓展偵查思路和豐富偵查手段，從過去的“以犯罪現(xiàn)場為中心”轉變?yōu)橐苑缸铿F(xiàn)場為圓點，以犯罪人社會生活狀態(tài)為半徑的全方位立體偵查，使視頻偵查的方法更加立體化和網格化。

（一）利用人工智能識別技術快速篩查案件相關人員

對大部分犯罪行為來說，一般都包括預謀、實施、逃離三個階段，在每一個階段，也會有不同的運動過程。這些運動過程會表現(xiàn)為運動目標在不同的時空出現(xiàn)，從而形成犯罪活動軌跡。利用人工智能識別技術分析比對嫌疑人與正常人的活動軌跡，會發(fā)現(xiàn)在案發(fā)現(xiàn)場及周邊的監(jiān)控視頻中，嫌疑人有很多異常軌跡，如軌跡出現(xiàn)次數(shù)異常、軌跡時間和空間異常、軌跡速度異常、軌跡與受害人異常重合等異常行為。建立嫌疑人異常軌跡數(shù)據(jù)模型，人工智能識別技術通過自主學習可以快速篩查案件相關人員，并重建活動軌跡。

把犯罪嫌疑人在不同犯罪階段、不同時空節(jié)點的視頻圖像信息，使用計算機技術實現(xiàn)定位、追蹤、查獲目標人員，從目標人員視頻圖像信息中按照犯罪行為進行時序聯(lián)結時，就能夠以視頻圖像軌跡的形式再現(xiàn)其犯罪活動。對其案前后的犯罪行為軌跡進行動態(tài)分析和綜合研判，明確案件情況、偵查重點、偵破途徑，最終鎖定犯罪嫌疑人。

（二）利用人工智能識別技術視頻多軌跡同查，重建嫌疑人活動軌跡

根據(jù)犯罪嫌疑人的住宿信息、手機漂移軌跡信息、GPS移動軌跡、車輛移動軌跡等有關嫌疑人其他軌跡信息，偵查員初步判斷嫌疑人可能在某個區(qū)域活動，視頻偵查可以收集該區(qū)域監(jiān)控探頭視頻信息，利用行人重識別技術檢索出犯罪嫌疑人在該區(qū)域活動視頻，并重建嫌疑人在該區(qū)域的活動軌跡，通過分析軌跡特征研判嫌疑人的居住地和生活區(qū)域，還原嫌疑人實施犯罪過程，快速鎖定和抓捕嫌疑人。

（三）利用人工智能識別技術視頻串并案

串并案件偵查是偵查部門辦理刑事案件常用的一種偵查方法，串并案通過對多起案件的分析和比對，對一個或一伙犯罪人實施的犯罪案件加以串并，作為一個刑事案件進行偵辦的方法。這種偵查方法能夠最大限度地集中所有偵查線索，節(jié)約偵查成本。傳統(tǒng)的串并案的依據(jù)主要依靠涉案物品、現(xiàn)場遺留、犯罪手段、被侵害對象的一致或者相似。但在大數(shù)據(jù)信息化偵查的背景下，一方面，人工智能識別技術可以將本案相關視頻與其他案件視頻進行搜索和比對，自動識別出幾個視頻中特征相似的人員、車輛和物品，以達到為串并案件提供依據(jù)的目的。另一方面，還可以通過對幾個案件犯罪嫌疑人的軌跡描述和分析，找出犯罪行為模式相類似的案件，以達到縮小偵查范圍、精準打擊的目的。

（四）利用人工智能識別技術分析重建犯罪活動軌跡中異常行為

異常行為是指該行為與犯罪嫌疑人本人的平時行為舉止，或相對于一般人的正常行為具有較大差異的行為。它包括：犯罪嫌疑人異常行為如著裝異常、出現(xiàn)時空異常、行為動作異常等；車輛異常如行走路線異常、行駛速度異常、停留異常、車內人員異常、車牌異常、車輛行駛方向異常等；涉案物品異常出現(xiàn)等等。通過各種信息系統(tǒng)分析比對活動軌跡中異常行為，查明違法犯罪嫌疑人歷史活動信息中的各個活動節(jié)點，以發(fā)現(xiàn)更多的犯罪線索、犯罪同伙，進而擴大偵查破案效果。在很多案件中，現(xiàn)場勘查的案件線索很少，視頻偵查如何利用機器識別技術在案發(fā)現(xiàn)場及周邊的監(jiān)控視頻中發(fā)現(xiàn)嫌疑人、車、物的信息，成為推進案件偵查的重要措施。

（五）利用人工智能識別技術深度發(fā)掘監(jiān)控視頻中目標區(qū)域案件相關信息

根據(jù)監(jiān)控視頻信息，圖偵利用人工智能識別技術發(fā)現(xiàn)識別在監(jiān)控視頻中嫌疑人、車、物在案發(fā)時間前后特征有變化的相關人員。如案發(fā)前后嫌疑人交通工具的變化、嫌疑人體型變化、嫌疑車輛車損的變化等等，人工智能識別技術對細節(jié)變化的識別快速準確，偵查員通過特征變化發(fā)現(xiàn)案件偵破信息。

四、5G時代人工智能識別技術在偵查工作中的作用

在5G大數(shù)據(jù)時代，隨著通訊技術飛速發(fā)展，萬物互聯(lián)，數(shù)據(jù)傳輸和云計算處理能力得到更大提高，人工智能識別技術利用最新的深度學習理論和計算機視覺技術，不斷提高在各種場景下的人工智能識別技術性能，性能和效率會越來越高。隨著公安工作可以利用的數(shù)據(jù)資源越來越多，只有偵查的措施和方法越來越先進，完善人工智能識別技術與偵查工作應用結合，才能推動偵查工作的開展。

（一）更好服務偵查實戰(zhàn)，提高偵查效能

隨著各級政府對公共安全建設的大力投入，公共安全監(jiān)控和部門監(jiān)控的建設得到大力發(fā)展，在城市交通重要路口、單位重要位置、居民生活區(qū)等逐步安裝有高清攝像頭，隨著高清攝像頭廣泛使用，圖像偵查對犯罪嫌疑人、車、物的識別更加精準，刻畫嫌疑人、車、物的活動軌跡越加詳細，為案件偵查提供更加準確信息。在大數(shù)據(jù)時代建設一套規(guī)范化、網絡化的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，能更好地服務偵查實戰(zhàn)，提高偵查效能。

（二）獲得更多案件信息，推進偵查工作

在5G網絡下，數(shù)據(jù)傳輸速率高，網絡延時低，偵查人員對有嫌疑的人、車、物的查證可以實時通過網絡與公安部數(shù)據(jù)庫比對識別，根據(jù)案情需要偵查員可以實時重建多人、多天、多條嫌疑人、車、物的活動軌跡，分析比對查證嫌疑人、車、物，與嫌疑人的其他軌跡數(shù)據(jù)碰撞，可以獲得更多的案件信息，推進偵查工作。

（三）自動識別嫌疑人，快速抓獲犯罪分子

在大數(shù)據(jù)時代，公共安全監(jiān)控和部門監(jiān)控基本聯(lián)網，偵查人員根據(jù)嫌疑人照片可以在全網的監(jiān)控系統(tǒng)中，利用人工智能識別自動識別出嫌疑人，定位實時位置，刻畫活動軌跡，并報警指揮中心，快速抓獲犯罪分子。

在計算機信息技術快速發(fā)展及廣泛應用的背景下，公安科技信息化建設必將得到先進的科學技術支撐，人工智能技術將有力推動偵查模式的發(fā)展和創(chuàng)新。未來，隨著社會的發(fā)展和經濟水平的不斷提高，人類對公共安全的要求更高，對智能監(jiān)控的水平也會提出越來越嚴格的要求。人工智能機器視覺技術的快速發(fā)展，各種識別技術在公安工作應用，大大加快了偵查模式的發(fā)展和創(chuàng)新，視頻偵查在偵查工作中的地位顯得尤為重要，也對視頻偵查的技術提出了更高要求，未來人工智能機器識別技術必將在公安工作中廣泛使用，人工智能將會成為警方的案件偵查以及犯罪嫌疑人追查中的得力助手。