事理圖譜型視頻偵查案例庫的構(gòu)建及應(yīng)用

樊 舒

（中國刑事警察學(xué)院公安信息技術(shù)與情報學(xué)院 遼寧 沈陽 110035）

1 引言

目前，在監(jiān)控系統(tǒng)逐步普及的背景下，視頻偵查已成為被廣泛認(rèn)可并大力推廣的新型偵查模式。辦案人員通過對監(jiān)控視頻記錄進(jìn)行審看、分析，并協(xié)同應(yīng)用其他偵查手段，實現(xiàn)對犯罪分子實施犯罪、隱藏行跡等行為的發(fā)掘和認(rèn)知，為偵查破案、案件訴訟提供直觀翔實的線索及證據(jù)資料，從而有效提高辦案效率。在各地公安機(jī)關(guān)辦案過程中，積累了大量視頻偵查案例，如何建設(shè)視頻偵查知識系統(tǒng)，進(jìn)一步有效存儲、組織、利用視頻偵查案例，充分發(fā)掘案例中蘊含的辦案方法模式等知識，為后續(xù)辦案及人才培養(yǎng)提供支持，是具有重要理論及應(yīng)用價值的課題。

構(gòu)建視頻偵查案例庫是發(fā)展視頻偵查知識系統(tǒng)的重要內(nèi)容。視頻偵查案例是對辦案人員利用視頻偵查技術(shù)手段實現(xiàn)案件偵破這一過程的記錄，其作用在于：①向案例使用者展示由作案人行為推動的案件演化過程，支持案例使用者查詢和分析作案人的重要行為，包括視頻記錄的作案過程、逃逸過程、隱藏行跡的手段等。②向案例使用者展示由辦案人行為推動的案件偵破過程，支持使用者查詢辦案人的重要行為，包括辦案人確定視頻中重要線索、信息的分析方法，查找、挖掘作案人行蹤所采用的處置手段及所在情景等。目前關(guān)于視頻偵查案例庫的研究尚處于起步階段，研究內(nèi)容以案例庫宏觀構(gòu)建策略、支持實戰(zhàn)化教學(xué)方式為主[1-2]，并不涉及具體的構(gòu)建方法。在相關(guān)研究方面，視頻內(nèi)容解析是提取和表示視頻重要信息的基礎(chǔ)。謝蘭遲等[3]認(rèn)為應(yīng)按視頻時間順序分析提取視頻中目標(biāo)人、物的關(guān)鍵行為及狀態(tài)，并以文字形式記錄在表格中。王治等[4]將視頻中車輛作為結(jié)構(gòu)化解析目標(biāo)，并設(shè)置車牌、車型、品牌、顏色等屬性。連珂等[5]在預(yù)先定義本體的基礎(chǔ)上，對視頻中對象特征及對象間關(guān)系做語義描述，以記錄警務(wù)視頻解析內(nèi)容。Hu等[6]構(gòu)建包含概念及概念間關(guān)系的本體，實現(xiàn)對視頻內(nèi)容中對象、狀態(tài)關(guān)系及事件的表示。但上述成果均沒有考慮視頻偵查案例的特征。

與視頻偵查案例庫研究相比，其他領(lǐng)域案例庫構(gòu)建方法已得到深入研究[7-8]，其中，由于突發(fā)事件應(yīng)急與刑事案件偵查在事件處置模式上具有高度相似性，因此應(yīng)急案例庫構(gòu)建研究對視頻偵查案例庫構(gòu)建具有較強(qiáng)參考價值。在應(yīng)急案例內(nèi)容方面，Aamodt和Plaza提出，案例庫內(nèi)容應(yīng)由描述突發(fā)事件問題及其解決方法的特征集合構(gòu)成[9]，已有應(yīng)急案例庫在內(nèi)容設(shè)置上均基本遵循了該思路[10-11]，在此基礎(chǔ)上，朱恒民等[12]在案例內(nèi)容中增加了方案效果部分。近年來，隨著基于情景應(yīng)對的應(yīng)急管理模式成為主流，可精細(xì)描述突發(fā)事件態(tài)勢特征的情景信息，也已成為應(yīng)急案例的核心內(nèi)容[13]。鄧三鴻[14]從利益相關(guān)者理論出發(fā)，認(rèn)為應(yīng)在篩選突發(fā)事件應(yīng)急過程中的利益相關(guān)者集合的基礎(chǔ)上，使案例內(nèi)容滿足利益相關(guān)者的知識需求。案例表示模型方面，張英菊等[15]將案例解析為事件共性信息和元事件集合，分別用事件本體模型和元事件模型表示。蔣勛等[16]將突發(fā)事件分解為狀態(tài)情景序列，各狀態(tài)情景包含情景要素集合及要素間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。與此類似，Moehrle和Raskob[17]提出根據(jù)“事件階段—情景”構(gòu)建案例結(jié)構(gòu)。張艷瓊等[18]將突發(fā)事件分解為包含若干個子事件的事件鏈，用于表達(dá)突發(fā)事件的演化模式，各子事件采用“情景——策略”結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)對子事件情景和應(yīng)對策略的表達(dá)。案例表示方法方面，主要包括框架表示法和基于本體表示法。文獻(xiàn)[19]在元素及屬性表示中，采用框架表示法。基于本體表示法因擴(kuò)展性好、表達(dá)效率高、便于知識共享與集成等優(yōu)點，已成為主流表示方法，并被廣泛用于各類應(yīng)急領(lǐng)域[20-21]。

為彌補(bǔ)當(dāng)前研究的不足，本文針對視頻偵查案例庫構(gòu)建方法開展研究，在設(shè)計視頻偵查知識元的基礎(chǔ)上，構(gòu)建基于事件網(wǎng)絡(luò)的案例表示模型，實現(xiàn)對案例中作案人及辦案人的重要信息的描述，具體包括：①作案人作案或潛逃行為：記錄作案人作案及潛逃所采取的具體手段及所處情景信息。②辦案人偵破行為：記錄辦案人發(fā)掘重要線索采用的策略和手段及所針對情景信息。此外，設(shè)計事理圖譜作為案例統(tǒng)計知識表征工具。選擇Neo4j數(shù)據(jù)庫作為視頻偵查案例庫實現(xiàn)工具，以支持用戶針對案例信息知識的應(yīng)用操作。

2 視頻偵查案例表示方法

2.1 案例表示框架

事件指在某個時空范圍內(nèi)，某對象實施行為的過程，事件一般會造成情景狀態(tài)的變化。事件模型用于描述事件過程中，主客體間的行為信息及所處的情景信息。劉宗田等[22]將事件定義為一個包含動作、對象、時間、環(huán)境、斷言、語言表現(xiàn)等事件要素的六元組。張磊等[23]采用知識元網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建非常規(guī)突發(fā)事件的知識模型。依據(jù)前文所述，視頻偵查案例的核心功能，是表征案件的演化過程，即案件中各子事件（由作案人和辦案人發(fā)起）的關(guān)聯(lián)關(guān)系，以及各子事件包含的要素信息和情景信息。為實現(xiàn)上述信息的完整表示，構(gòu)建一種三層表示框架，如圖1所示。

圖1 視頻偵查案例表示框圖

第一層為案例對象層，每個案例包含一個案例對象，該對象具有多個屬性，用于記錄案例的基本信息，如案件時間、辦案單位等。

第二層為事件網(wǎng)絡(luò)層，由事件對象及事件對象間關(guān)系構(gòu)成。事件對象具有多種用于描述該事件關(guān)鍵信息的屬性，如事件名稱、事件類型、所屬案例、事件行為、事件目的、事件結(jié)果等。將事件對象劃分為兩個類型，分別是：①犯罪嫌疑人相關(guān)事件：該類事件用于記錄案例中犯罪嫌疑人隱藏行蹤的行為，如犯罪嫌疑人改變裝束、改變行進(jìn)路線等行為，上述行為的作用在于改變了犯罪嫌疑人的原始狀態(tài)，從而使其不易被發(fā)現(xiàn)。構(gòu)建該類事件的價值在于記錄和揭露犯罪嫌疑人的逃逸手段。②辦案人員相關(guān)事件：視頻偵查辦案人員在辦案過程中針對各類案件情景所采取的視頻偵查技術(shù)及手段，是有價值、可復(fù)用的領(lǐng)域知識，辦案人員相關(guān)事件用于記錄上述領(lǐng)域知識，并通過案例庫為用戶提供偵破方法、培訓(xùn)學(xué)習(xí)方面的參考資料。事件對象間關(guān)系具有4個類型：因果關(guān)系表示前置事件引發(fā)后續(xù)事件，順承關(guān)系表征事件在時間上的先后關(guān)系，并發(fā)關(guān)系表示兩個事件在同一時間發(fā)生，組成關(guān)系用于反映某事件與其他多個事件間的構(gòu)成關(guān)系。

第一層與第二層之間，存在案例對象與事件對象間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，關(guān)系類型為包含關(guān)系。

第三層為事件實體層，該層的作用是描述各事件的情景信息。該層包括事件涉及的所有實體對象，如事件主體（事件行為的發(fā)起者）、事件客體（事件行為的承受者）、事件中其他相關(guān)實體（如工具、建筑物）等。犯罪嫌疑人相關(guān)事件的事件主體為犯罪嫌疑人，事件客體為因行為導(dǎo)致狀態(tài)改變的實體（事件主體和客體可能重合），且事件客體需設(shè)置“原始狀態(tài)”“事后狀態(tài)”兩個屬性，用于表征行為作用于客體所產(chǎn)生的效果。辦案人員相關(guān)事件的主體為辦案人員，事件行為為辦案人員所采取的發(fā)現(xiàn)犯罪嫌疑人行蹤的行為，事件客體為行為所處理的視頻等信息文件。此外，該層還包括各實體對象間的關(guān)系：以事件主體、客體為核心，建立與其他事件相關(guān)實體的關(guān)聯(lián)關(guān)系，實現(xiàn)對事件情景信息的表征。

第二層中事件對象與第三層中與其對應(yīng)的事件實體間建立關(guān)聯(lián)關(guān)系：以事件對象分別與事件主體、客體間建立“事件主體”“事件客體”等關(guān)系，可實現(xiàn)對事件結(jié)構(gòu)的描述。

2.2 案例元素表示模型

將案例表示框架中的元素劃分為對象和對象間關(guān)系兩個類型，其中對象包括案例、事件和實體。對象和關(guān)系分別使用對象知識元和關(guān)系知識元表示，對象和關(guān)系的屬性使用屬性知識元表示。知識元依據(jù)知識元模型和案例信息內(nèi)容生成。應(yīng)預(yù)先設(shè)定視頻偵查案例領(lǐng)域概念集，對同義概念的名稱做統(tǒng)一定義，消除概念間歧義，知識元名稱應(yīng)與概念名稱對應(yīng)。對象、關(guān)系、屬性知識元模型定義如下。

2.2.1 對象知識元模型

對象知識元模型如下：

2.2.2 關(guān)系知識元

關(guān)系知識元用于描述對象知識元之間的關(guān)系，其表示模型如下：

2.2.3 屬性知識元模型

屬性知識元模型表達(dá)式為：

3 案例庫中統(tǒng)計型知識表示方法

3.1 視頻偵查案例事理圖譜模型

事理圖譜是一種以泛化的抽象事件為節(jié)點，以事件之間的順承、因果等關(guān)系為邊的有向有環(huán)圖，屬于動態(tài)知識圖譜，用于記錄和表示事件演化規(guī)律模式及事理邏輯關(guān)系[24]?，F(xiàn)有研究主要是通過從海量文本中提取謂詞性事件及關(guān)系來構(gòu)建事理圖譜，實現(xiàn)對文本內(nèi)容中的事理邏輯關(guān)系的有效存儲和表達(dá)，并實現(xiàn)推理檢索、事件預(yù)測等功能。近年來，事理圖譜還被應(yīng)用于政策影響模式表征、重大突發(fā)事件演化規(guī)律記錄等領(lǐng)域[25-26]。

采用事理圖譜表征案例庫蘊含的統(tǒng)計型知識，使視頻偵查案例庫用戶除獲取各案例的細(xì)節(jié)信息外，還可以獲取案件的演化規(guī)律及辦案方法模式等知識，用于輔助視頻偵查或培訓(xùn)教學(xué)，具體包括：①案例庫中犯罪嫌疑人采用某種隱藏行蹤手段的概率，以反映該手段常見程度。②視頻偵查人員采用某種視頻偵查手段的概率，以反映該偵查手段的重要性。③犯罪嫌疑人所采用的各類手段之間的演化規(guī)律。④各視頻偵查手段間的轉(zhuǎn)化規(guī)律。⑤各視頻偵查手段與犯罪嫌疑人隱藏行蹤手段間的對應(yīng)概率關(guān)系。

基于上述分析，本文采用事理圖譜模型作為視頻偵查案例統(tǒng)計知識的表示模型，其表示方法如下：

3.2 視頻偵查案件事理圖譜構(gòu)建方法

泛化事件節(jié)點設(shè)置事件行為、事件目的、事件名稱、事件概率等屬性。事件行為和事件目的，與合并該泛化事件的事件所對應(yīng)屬性相同。應(yīng)建立泛化事件名稱字典，記錄事件名稱與事件行為、事件目的間的對應(yīng)關(guān)系，實現(xiàn)泛化事件名稱的統(tǒng)一。事件概率的計算方法為：將合并該泛化事件節(jié)點的事件總數(shù)記為，將案例集合中事件總數(shù)記為 ，事件概率屬性值為

4 視頻偵查案例庫構(gòu)建方法

視頻偵查案例庫用于組織和存儲案例信息，案例庫應(yīng)滿足以下要求：①可以完備地記錄表示模型中包含的信息。②可支持案例信息的檢索和查詢。③滿足案例規(guī)模需要。由第二、三節(jié)內(nèi)容可知，案例模型包含案例、事件、實體三類對象，每類對象使用屬性表征其特征，對象間利用關(guān)系描述多種關(guān)聯(lián)關(guān)系，關(guān)系也具有屬性描述信息。

Neo4j是目前主流的圖數(shù)據(jù)庫，可支持存儲億級規(guī)模節(jié)點；該數(shù)據(jù)庫使用網(wǎng)絡(luò)作為數(shù)據(jù)存儲形式，適用于對實體、概念及其關(guān)系的表達(dá)；同時支持Cypher操作語言，在關(guān)聯(lián)查詢操作方面，比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫具有明顯優(yōu)勢。綜合Neo4j圖數(shù)據(jù)庫上述特點，可選擇該數(shù)據(jù)庫作為視頻偵查案例庫構(gòu)建工具。在案例構(gòu)建過程中，為節(jié)點設(shè)置類別（案例、事件、事件客體），根據(jù)節(jié)點類別設(shè)置相應(yīng)屬性，在節(jié)點之間設(shè)置關(guān)系。依據(jù)案例的具體信息，為節(jié)點屬性及關(guān)系類型賦值。

5 實例驗證

選取沈陽市公安局某年度視頻偵查案例匯總報告作為實驗數(shù)據(jù)源，報告中包含12個案件，并詳細(xì)記錄案件發(fā)展及偵破過程。在實例驗證中，根據(jù)本文設(shè)計的視頻偵查案例模型，將報告轉(zhuǎn)化為視頻偵查案例存入案例庫，并進(jìn)行案例查詢操作，此外，將案例轉(zhuǎn)化為事理圖譜并做應(yīng)用操作。需要說明的是，由于該數(shù)據(jù)集屬于公安機(jī)關(guān)案例總結(jié)，因此案例中只包含“辦案人員相關(guān)事件”。

5.1 案例構(gòu)建

遵循案例表示模型，選取其中一個案例，其構(gòu)建步驟如下：

（1）構(gòu)建案例節(jié)點，并描述該案例時間、地點、案件性質(zhì)等屬性，構(gòu)建方法如下：

（2）根據(jù)案件視頻分析結(jié)果，案例過程中包含3個事件，各事件包含所屬案件、事件名稱、事件類型、事件行為、事件目的、事件結(jié)果等屬性。

第一個事件節(jié)點構(gòu)建命令如下：

該事件的客體節(jié)點構(gòu)建命令如下：

其中，`file`屬性表示該監(jiān)控視頻對應(yīng)的視頻文件名稱。

建立事件節(jié)點n與客體節(jié)點m間的關(guān)聯(lián)關(guān)系：

此外，事件客體節(jié)點還可以與事件環(huán)境中其他實體節(jié)點建立關(guān)聯(lián)關(guān)系。

以類似方式繼續(xù)構(gòu)建第二和第三個事件節(jié)點：

建立案例節(jié)點與各事件節(jié)點關(guān)系：

構(gòu)建案例如圖2所示。

圖2 視頻偵查案例

5.2 案例信息查詢

以案例1為例，說明案例信息的查詢方法。

（1）查詢案例1的所有屬性信息，輸入“match （n：案例） return properties（n）；”，獲得查詢結(jié)果如下：

（2）查詢案例1中事件網(wǎng)絡(luò)，輸入“match（n：案例） match （n）-[r]-（m） return m；”，獲得查詢結(jié)果如圖3所示。

圖3 視頻偵查事件網(wǎng)絡(luò)

查詢結(jié)果呈現(xiàn)了案例中多個事件間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

（3）查詢與事件1相關(guān)的節(jié)點及事件1的屬性，首先輸入“match （n：事件 {name：`事件1`}） match （n）-[r]-＞（m） return n，r，m；”，獲得查詢結(jié)果如圖4所示。

圖4 視頻偵查事件相關(guān)網(wǎng)絡(luò)

輸入“match （n：事件 {name：'事件1'}） return properties（n）；”，獲得事件1的屬性如下：

該查詢結(jié)果說明，事件1為與辦案人相關(guān)事件，其行為內(nèi)容為“查看封閉區(qū)域視頻”，目的是“篩選犯罪嫌疑人集合”，該事件獲得的結(jié)果是發(fā)現(xiàn)犯罪嫌疑人及其特征。

5.3 事理圖譜構(gòu)建及操作

5.3.1 事理圖譜構(gòu)建

采用Pycharm作為編輯器，安裝py2neo庫實現(xiàn)python和Neo4j數(shù)據(jù)庫的對接，并依據(jù)3.2節(jié)中視頻偵查案例事理圖譜構(gòu)建方法編寫python程序，完成事理圖譜的自動構(gòu)建?；诒疚膶嶒灁?shù)據(jù)源構(gòu)建的事理圖譜如圖5所示。

圖5 視頻偵查事理圖譜

該事理圖譜中，字母表示各泛化事件，可事先建立字母與泛化事件類型的對應(yīng)關(guān)系，形成泛化事件字典，支持泛化事件的簡化表示。對于具有相同行為、不同目的，或同類行為、相同目的泛化事件，采用相同字母、不同編號表示，對于在同一案例中重復(fù)的泛化事件，在字母編號后增加”-2”后續(xù)。隨著案例的不斷增加，事理圖譜中包含的節(jié)點、關(guān)系將得到擴(kuò)充，節(jié)點和關(guān)系的概率屬性值也會不斷更新，并逐步提高準(zhǔn)確度。

5.3.2 事理圖譜應(yīng)用

事理圖譜使用泛化事件節(jié)點表征視頻偵查案件中辦案機(jī)關(guān)采用的偵查手段、犯罪分子采用的偽裝手段等知識，并利用概率屬性表征該手段的常見度或重要性。在視頻偵查培訓(xùn)教學(xué)中，如點擊事理圖譜中E2節(jié)點可獲得如下信息：

該結(jié)果顯示，泛化事件行為為“查看建筑內(nèi)部視頻”，其目的是“確定嫌疑人行蹤”，該事件在案例集合中的出現(xiàn)概率為4.1%。經(jīng)與其他事件的出現(xiàn)概率橫向比較可知，該泛化事件屬于較為重要事件，應(yīng)關(guān)注學(xué)習(xí)。用戶從泛化事件中獲得事件行為、事件目的等屬性值后，還可以此為檢索詞，從案例庫中查詢獲得該泛化事件對應(yīng)的具體事件，確定該事件行為的實施環(huán)境，完成對視頻偵查案例知識的學(xué)習(xí)。

事理圖譜使用泛化事件節(jié)點間關(guān)系表征視頻偵查案件基于辦案人、犯罪嫌疑人的行為模式的過程演化模式，并利用關(guān)系的概率屬性表征模式中各階段間的轉(zhuǎn)化概率。可根據(jù)泛化事件間的關(guān)系，以及關(guān)系對應(yīng)的概率屬性，推測下一步可能采取的偵查手段或可能面對的犯罪嫌疑人的隱藏方式，從而為視頻偵查辦案提供思路。

在視頻偵查案件辦理過程中，假設(shè)當(dāng)前所處的階段為“查看犯罪嫌疑人來路沿線的視頻”，通過查詢泛化事件字典，確定對應(yīng)的泛化事件為D1，以本文事理圖譜為例，輸入“match （n：`泛化事件` {name：'D1'}） match（n）-[r]-＞（m）return n，r，m”，得到如圖6結(jié)果。

圖6中顯示，D1與L、N、A2等事件間均具有“順承”關(guān)系，說明在案件后續(xù)，采用上述事件中的視頻偵查方法均可能有效。以D1與C2間“順承”關(guān)系為例，點擊可得到如下信息：

圖6 視頻偵查事理圖譜應(yīng)用

該結(jié)果說明，在已有案例中，辦案方在執(zhí)行D1事件后，有12.5%的概率執(zhí)行C2事件，可繼續(xù)查詢C1的具體內(nèi)容，并根據(jù)實際情況，選擇下一步方案。

6 結(jié)語

本文研究如何構(gòu)建視頻偵查案例庫，使其支持對已有案例的結(jié)構(gòu)化記錄，并通過知識提煉，支持視頻偵查辦案過程中的輔助決策及輔助公安培訓(xùn)教學(xué)等應(yīng)用功能。構(gòu)建方法上，提出基于知識元網(wǎng)絡(luò)的事件表示模型，及基于事件網(wǎng)絡(luò)的案例表示模型。采用事理圖譜表征案例中蘊含的統(tǒng)計型知識，結(jié)合公安實戰(zhàn)領(lǐng)域知識，設(shè)計泛化事件及事件間關(guān)系的構(gòu)建方法。利用Neo4j圖數(shù)據(jù)庫，完成案例庫的構(gòu)建及各類應(yīng)用操作。下一步工作重點是：深入公安實戰(zhàn)機(jī)關(guān)收集典型視頻偵查視頻文件，結(jié)合專家知識，構(gòu)建視頻偵查案例，提高案例庫知識內(nèi)容的全面性和完整性。此外，構(gòu)建具有圖形界面操作功能的視頻偵查案例庫軟件，加強(qiáng)案例編輯、檢索的便利性，使其更適用于實戰(zhàn)。