大數(shù)據(jù)時代視頻偵查技術(shù)應(yīng)用研究

◆王震

大數(shù)據(jù)時代視頻偵查技術(shù)應(yīng)用研究

◆王震

（中國人民公安大學(xué) 偵查學(xué)院 北京 100038）

在大數(shù)據(jù)時代，人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展使得視頻偵查工作進(jìn)入了新階段。由于數(shù)據(jù)間互通存在障礙、數(shù)據(jù)挖掘效率不高、技術(shù)不夠成熟、偵查人員缺乏數(shù)據(jù)思維，使得視頻偵查工作滯后于大數(shù)據(jù)偵查的要求。通過建立大數(shù)據(jù)視頻研判系統(tǒng)、規(guī)范數(shù)據(jù)格式、建立新型機(jī)器學(xué)習(xí)范式以及對偵查人員的思維訓(xùn)練，構(gòu)建一個以云計算平臺為中心、物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，多維數(shù)據(jù)綜合研判的視頻偵查平臺。

大數(shù)據(jù)；視頻技術(shù)；物聯(lián)網(wǎng)；人工智能

隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，當(dāng)前犯罪形式已逐漸由接觸式犯罪轉(zhuǎn)換為非接觸式犯罪，組織化、智能化已成為當(dāng)今犯罪的新特點，傳統(tǒng)偵查手段難以有效防控新型犯罪。為應(yīng)對犯罪形式變化，大規(guī)模成本低、質(zhì)量高的信息采集設(shè)備投入使用，視頻圖像數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式上升，為偵查人員破案提供了更多的方向。但是由于各種偵查機(jī)制和技術(shù)上的原因，今天的視頻偵查工作未能完全滿足大數(shù)據(jù)偵查的要求，因此我們要研究其原因，使科技與視頻偵查工作深度融合，真正實現(xiàn)智慧視偵，提高偵查效率。

1 大數(shù)據(jù)時代視頻偵查工作的特點

1.1 以相關(guān)性的數(shù)據(jù)挖掘為核心

偵查工作中的數(shù)據(jù)挖掘是指警務(wù)工作人員運用人工智能以及計算機(jī)算法在海量的數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律，并從中揭示出對預(yù)防、偵破犯罪有潛在價值的信息，并為偵查人員提供決策支持和破案新視角的一個計算機(jī)過程。視頻偵查工作由過去的由案到像發(fā)展到了今天的由像到像、由像到案等多種工作模式，可以看出如今的偵查邏輯已經(jīng)發(fā)生了轉(zhuǎn)變，今天的視頻偵查工作不再是單純的關(guān)注相關(guān)案件信息間的因果關(guān)系，而是在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的引領(lǐng)下進(jìn)入到了尋找數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)性的時代。偵查破案也不再是過去的“大膽假設(shè)，小心求證”，而是更注重去挖掘那些表面看來無關(guān)數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，直接從數(shù)據(jù)分析中得出結(jié)論，至于為什么會得到這個結(jié)論，我們不用擔(dān)心，只要大膽接受即可。

1.2 思維方式更加傾向于大數(shù)據(jù)思維

傳統(tǒng)的刑事案件偵查思維是以經(jīng)驗事實為引導(dǎo)，帶著收集線索、證據(jù)的目的去收集各種各樣的數(shù)據(jù)，以確保偵查方向始終在軌道上以及案件事實的愈加清晰，收集的線索大多是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)時代，偵查人員的目光也同時眺向了半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，偵查過程也不再是緊緊圍繞著查明特定案件的事實去展開，而是不帶目的的去收集數(shù)據(jù)，對收集到的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度研判，能夠得到什么樣的結(jié)論就做出什么結(jié)論。過去的思維模式是去探明因果關(guān)系，查明的事實、線索是“果”，知道“果”后去反查因，而大數(shù)據(jù)時代，我們是借助于各類數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)去揭示數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)系以挖掘信息。

1.3 視頻偵查工作的智能化、同步化

隨著大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、泛在網(wǎng)等技術(shù)時代的到來，各種智能前端數(shù)據(jù)采集設(shè)備遍布大街小巷，幾乎覆蓋了城市的每一個角落，爆炸增長的視頻數(shù)據(jù)量使得民警根本看不過來，視頻智能分析系統(tǒng)借助計算機(jī)視覺分析技術(shù)解決了這個難題，偵查員可以利用此項技術(shù)將多場景中的背景和目標(biāo)分離，經(jīng)過機(jī)器智能分析從而對目標(biāo)實現(xiàn)跨鏡頭、跨設(shè)備的動態(tài)追蹤。再有就是利用視頻內(nèi)容分析技術(shù)，在系統(tǒng)中預(yù)先設(shè)定一些自定義規(guī)則，依托人體行為識別、人臉識別、行人重識別等技術(shù)，可以對視頻區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)的違反預(yù)定義規(guī)則的行為進(jìn)行自動報警，還可以實現(xiàn)在多個監(jiān)控設(shè)備下識別出特定的行人目標(biāo)，從而代替了人力，進(jìn)入到了視頻圖像處理、比對、串并的自動化時代。

2 大數(shù)據(jù)時代視頻偵查常用技術(shù)及應(yīng)用

2.1 視頻偵查工作中物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)指的是通過射頻識別（RFID）裝置、紅外感應(yīng)器、全球定位系統(tǒng)（GPS）、攝像頭等信息傳感設(shè)備，按約定協(xié)議將任何物品與互聯(lián)網(wǎng)連接，進(jìn)行信息交換和通信，從而實現(xiàn)對物品的智能化識別、定位、追蹤、監(jiān)控和管理的一種網(wǎng)絡(luò)。[1]互聯(lián)網(wǎng)僅實現(xiàn)了人與人之間的信息交流，而物聯(lián)網(wǎng)是基于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的一種高級網(wǎng)絡(luò)形態(tài)，進(jìn)一步實現(xiàn)了人與物、物與物之間的信息互通，融合了來自于視頻監(jiān)控、GPS、RFID等多種信息感知設(shè)備的數(shù)據(jù)源，極大提高了過去單純依靠視頻監(jiān)控破案的效率。

如下圖1所示，在偵查中，云計算平臺具有類似“人腦化”處理的功能，視頻監(jiān)控作為物聯(lián)網(wǎng)的一類傳感器，與射頻識別裝置、紅外感應(yīng)器等感知技術(shù)融合應(yīng)用，周期性地采集各類數(shù)據(jù)信息，視頻監(jiān)控獲取圖像信息，Rfid技術(shù)可以獲取人員、車輛等軌跡信息，真正做到了數(shù)據(jù)獲取的自動化、動態(tài)化和批量化，并利用云計算等智能技術(shù)將獲取到的各類涉案信息進(jìn)行綜合研判，挖掘信息資源的潛在價值，實現(xiàn)了對人、車、物、案的全面感知。

圖1 物聯(lián)網(wǎng)融合應(yīng)用示意圖

2.2 視頻偵查工作中人工智能技術(shù)的應(yīng)用

隨著大數(shù)據(jù)時代的降臨，視頻數(shù)據(jù)數(shù)量呈現(xiàn)爆炸式的上升，傳統(tǒng)的人工提取、分析視頻極大降低了視頻偵查的效率。在人工智能時代，計算機(jī)視覺技術(shù)的合成應(yīng)用使得視頻偵查又邁上了偵查破案的“高速路”，首先是視頻識別技術(shù)行人重識別技術(shù)作為人臉識別技術(shù)的重要補(bǔ)充，可以增強(qiáng)視頻數(shù)據(jù)的連續(xù)性，也就是當(dāng)目標(biāo)對象消失在監(jiān)控之后再次出現(xiàn)在監(jiān)控探頭下時，智能系統(tǒng)會自動識別報警。二是視頻分析技術(shù)，智能監(jiān)控系統(tǒng)的計算機(jī)視覺分析技術(shù)有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理分析能力，可以代替人工篩選出視頻中的關(guān)鍵信息將場景中的背景和目標(biāo)分離，排除干擾因素，如果目標(biāo)出現(xiàn)了與預(yù)定義規(guī)則相違背的行為，即傳入數(shù)據(jù)與系統(tǒng)設(shè)定的敏感數(shù)據(jù)產(chǎn)生交集，系統(tǒng)會自動報警，比如基于深度學(xué)習(xí)的暴力行為檢測系統(tǒng)，使得偵查人員對暴力犯罪的發(fā)現(xiàn)更加及時，并節(jié)省了大量的警務(wù)資源[2]。

2.3 視頻偵查工作中大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)技術(shù)的一個關(guān)鍵作用就是從海量的無關(guān)數(shù)據(jù)中找到數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，將低價值密度的數(shù)據(jù)整合成為有高價值密度的數(shù)據(jù)，并從中攫取出對偵查有用的信息。在傳統(tǒng)的視頻偵查中，偵查人員通過調(diào)取公安內(nèi)部以及私人安裝的監(jiān)控錄像進(jìn)行分析研判、順線追蹤，但總是會遇到一些監(jiān)控死角，導(dǎo)致偵查陷入困境。在大數(shù)據(jù)時代，視頻偵查不再是單一的依靠視頻圖像，而是結(jié)合WiFi嗅探、基站等數(shù)據(jù)挖掘出嫌疑人的軌跡信息，拓寬了偵查途徑[3]。并且大數(shù)據(jù)的應(yīng)用在一定程度上解決了結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)融合互通難的問題，偵查人員將視頻信息結(jié)合美團(tuán)外賣信息、訂房信息、車輛軌跡信息、通信信息等輸入到大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)平臺中，對犯罪嫌疑人的生活習(xí)慣、軌跡、關(guān)系網(wǎng)等進(jìn)行綜合研判，可以實現(xiàn)“智能串并、智能比對、智能推送、智能破案”的工作目標(biāo)。

3 大數(shù)據(jù)時代視頻偵查工作中存在的問題

3.1 數(shù)據(jù)資源間互通存在障礙

數(shù)據(jù)融合共享障礙是智慧警務(wù)發(fā)展的最大難題與挑戰(zhàn)之一。公安機(jī)關(guān)過度依賴公司的技術(shù)，各公司之間缺乏統(tǒng)一的接口規(guī)范和數(shù)據(jù)格式，不同廠家生產(chǎn)的設(shè)備與系統(tǒng)之間無法互聯(lián)共通，民警沒有辦法從一個統(tǒng)一的系統(tǒng)中去調(diào)取數(shù)據(jù)，極大降低了辦案效率，數(shù)據(jù)孤島問題亟待解決。并且雖然目前有很多智能視頻分析軟件，可以實現(xiàn)對視頻檢索、濃縮播放、關(guān)聯(lián)對比等快速閱覽視頻功能，但無法在視頻專網(wǎng)上使用，辦案民警需要將大量的視頻從專網(wǎng)上下載到本地，再利用本地計算機(jī)上安裝的智能分析軟件對其進(jìn)行操作，這一系列流程都是缺乏自動化標(biāo)準(zhǔn)的[4]。

3.2 數(shù)據(jù)資源獲取效率低下

現(xiàn)階段，偵查人員對視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行案件信息的挖掘更多的還是以人工的方式進(jìn)行，偵查人員再對各種數(shù)據(jù)進(jìn)行比對、分析、研判時會耗費大量的精力。在海量的數(shù)據(jù)中尋找案件線索無異于大海撈針，不僅嚴(yán)重耗費了偵查人員的精力，更是難以保證視頻信息提取的效率，而對于推動偵查進(jìn)展的線索的出現(xiàn)往往就在一瞬間，而機(jī)器智能便不會有這種煩惱，可以有效避免人的錯誤，計算機(jī)視覺技術(shù)對人、物品、行為的識別終將超過人眼的精確度。

3.3 技術(shù)智能化程度不高

技術(shù)層面存在智能化程度不高的問題。機(jī)器建構(gòu)的模型智能化程度不高，使得未來機(jī)器代替?zhèn)刹槿藛T做決策時，很容易產(chǎn)生難以解釋的推理過程，并且模型一般只能在特定的情況下工作，難以適應(yīng)復(fù)雜多變的犯罪環(huán)境，這些都會直接影響各類智能技術(shù)在偵查中的破案準(zhǔn)確率[5]。

3.4 基層民警缺乏大數(shù)據(jù)偵查思維

如今全國上下的偵查人員基本都已掌握利用視頻監(jiān)控來破案，但大多數(shù)基層民警還是保持著“一條線索追到底”的思維模式，即將視頻偵查獲得的線索單一結(jié)合現(xiàn)場勘查、調(diào)查訪問等傳統(tǒng)偵查措施，而忽略了不同技術(shù)獲取之間的數(shù)據(jù)融合偵查。僅依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)，而缺乏運用大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)思維、經(jīng)驗與直覺，難以有效發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)在視頻偵查中的作用。

4 大數(shù)據(jù)時代視頻偵查工作應(yīng)用效能提升措施

4.1 建立大數(shù)據(jù)研判系統(tǒng)

目前各地公安機(jī)關(guān)已經(jīng)建立起了基礎(chǔ)的視頻監(jiān)控信息系統(tǒng)，在該系統(tǒng)中可以對全市范圍內(nèi)的警用探頭進(jìn)行實時查看和歷史記錄查詢，應(yīng)該在此基礎(chǔ)上對系統(tǒng)進(jìn)行升級。首先是要豐富可分析數(shù)據(jù)類型，無論是結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化還是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都可以存儲進(jìn)大數(shù)據(jù)研判系統(tǒng)中進(jìn)行分析。其次，各類型數(shù)據(jù)都要建立起統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式規(guī)范，以方便偵查人員利用研判平臺對其進(jìn)行存儲、處理、分析，可以將各類智能前端所采集的數(shù)據(jù)與后臺的大數(shù)據(jù)研判系統(tǒng)通過ETL匯聚平臺進(jìn)行融合。同時，要加強(qiáng)對輸入數(shù)據(jù)的同步監(jiān)測和篩選，利用智能分析技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，篩除與工作無關(guān)的數(shù)據(jù)[6]。

4.2 多維度數(shù)據(jù)智能檢索、分析

充分挖掘有利于偵查破案的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的信息，偵查人員可以依靠視頻特征提取、視頻相似度測量技術(shù)對視頻圖像進(jìn)行深度解析和描述，自動生成圖像中物體的關(guān)鍵詞，并尋找其同義詞，從而使偵查人員可以對視頻圖像進(jìn)行智能檢索和分類，快速找到與案件相關(guān)的線索，擺脫了過去熬夜看視頻的“枷鎖”。上述操作再結(jié)合案件性質(zhì)、犯罪嫌疑人特征等案件信息，更能夠?qū)崿F(xiàn)各視頻圖像線索間的智能串并和研判，并且隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，未來偵查依靠聲音、文本、數(shù)據(jù)等多維度特征進(jìn)行聯(lián)合檢索已納入日程，多維度數(shù)據(jù)的聯(lián)合檢索可以更大程度的提升視頻偵查的效率[7]。

4.3 建立新型的機(jī)器學(xué)習(xí)范式

要建立新型的機(jī)器學(xué)習(xí)范式，就要實現(xiàn)以小數(shù)據(jù)量快速建構(gòu)出準(zhǔn)確率高、解釋性強(qiáng)、環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)的模型。第一，要建立小樣本學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，使機(jī)器學(xué)習(xí)人類可以從少量標(biāo)簽或者無標(biāo)簽數(shù)據(jù)中快速訓(xùn)練的能力；其次，建立起機(jī)器間的協(xié)作學(xué)習(xí)模式，使得機(jī)器在沒有人參與的情況下自主完成設(shè)備間知識的遷移；最后就是要依靠人類已有知識減少機(jī)器訓(xùn)練需求樣本數(shù)量，加速訓(xùn)練進(jìn)程。

4.4 培養(yǎng)民警的數(shù)據(jù)思維

我們要順應(yīng)大數(shù)據(jù)偵查時代的要求，培養(yǎng)數(shù)據(jù)思維，即對數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取、清洗、關(guān)聯(lián)和還原的過程。[8]推動建立數(shù)據(jù)驅(qū)動視頻偵查的偵查思維模式，提高對視頻圖像數(shù)據(jù)的采集、挖掘、分析能力。

在信息化時代，犯罪嫌疑人留下的電子軌跡成為破案的關(guān)鍵，偵查人員要學(xué)會利用提供信息通訊、網(wǎng)上購物、網(wǎng)上訂餐等服務(wù)的公司去獲取滿足破案需求量級的數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)間的相關(guān)性從有助于查明案情的間接數(shù)據(jù)中去挖掘破案信息，將WiFi嗅探、人臉識別、REID、RFID、電子圍欄等技術(shù)獲取的數(shù)據(jù)融合應(yīng)用，可視化案件相關(guān)人、事、物的動態(tài)，利用計算機(jī)智能最大限度地還原案前、案中、案后涉案人員、物品的時空軌跡，使得偵查人員有更多的精力去“把好鋼用在刀刃上”，提高偵查效率。

5 結(jié)語

過去是發(fā)案后，依靠視頻監(jiān)控回溯案情、收集證據(jù)、查獲犯罪嫌疑人的偵查過程，如今是強(qiáng)調(diào)在案前或者案中及時發(fā)現(xiàn)、預(yù)防以及制止犯罪發(fā)生的案前案中干涉過程。大數(shù)據(jù)時代，要充分發(fā)揮技術(shù)的力量，依托云計算、大數(shù)據(jù)、云平臺的建設(shè)，使各種高新技術(shù)應(yīng)用于偵查，將來自于各智能前端采集的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度融合、互通，才能在最大程度上提升視頻偵查的效能，實現(xiàn)對犯罪的實時、同步控制。

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