賈曉千，陳 剛，李白冰

中國人民公安大學(xué)，北京 100038

1 引言

視頻偵查技術(shù)在公安部門“金盾工程”“雪亮工程”等系統(tǒng)建設(shè)工程的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了一次次突破性發(fā)展。至今，基于視頻偵查技術(shù)的偵查方法、偵查思維和偵查工作體系已經(jīng)相當(dāng)完善，視頻偵查技術(shù)成為繼公安刑事技術(shù)、行動技術(shù)（即技術(shù)偵查）、網(wǎng)絡(luò)安全保衛(wèi)技術(shù)之后的第四大公安專門技術(shù)[1]。但視頻監(jiān)控的數(shù)據(jù)安全與公民隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)運(yùn)算等問題嚴(yán)重抑制著視頻偵查的發(fā)展。

視頻監(jiān)控的主要偵查應(yīng)用價值就是其所記錄的案件視頻圖像。通常情況下，調(diào)取案發(fā)現(xiàn)場周遭的視頻監(jiān)控就能發(fā)現(xiàn)案件偵破的重要線索，而這種幾率與案發(fā)環(huán)境的監(jiān)控探頭密度息息相關(guān)。監(jiān)控探頭密度越大、犯罪案件偵破率越高的思維直接造成了全國范圍內(nèi)的監(jiān)控安裝競賽[2]。監(jiān)控?cái)z像頭的大規(guī)模部署，帶來了犯罪偵查和犯罪防治等方面的種種益處，基本實(shí)現(xiàn)了主要城市街區(qū)的無死角監(jiān)控。大量案件的犯罪過程被完整、清晰地記錄下來，成為指控犯罪、證明案件事實(shí)的最有力證據(jù)。在東部某市的調(diào)研中，發(fā)現(xiàn)視頻偵查已成為偵查部門應(yīng)用最多的偵查技術(shù)，甚至在派出所都成立了專門的視頻偵查隊(duì)伍，“有犯罪看監(jiān)控”成為偵查工作中的慣性操作。

但是，視頻監(jiān)控的部署由各省市縣鄉(xiāng)相關(guān)部門自主規(guī)劃、招標(biāo)，造成了監(jiān)控體系下設(shè)備參數(shù)參差不齊的現(xiàn)狀，而隱藏在背后的，是監(jiān)控視頻圖像基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的異構(gòu)問題，即通常所說的“數(shù)據(jù)孤島”。大數(shù)據(jù)偵查的價值在于數(shù)據(jù)信息的挖掘與分析，不能整合應(yīng)用的數(shù)據(jù)將成為數(shù)據(jù)“垃圾”。在這種情況下，建立于高層級的合成作戰(zhàn)平臺會受到底層數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化問題的制約，數(shù)據(jù)共享也只能在偵查局部有限展開，視頻偵查技術(shù)的應(yīng)用受到人為因素的干涉。數(shù)據(jù)融合與共享障礙也是AI警務(wù)發(fā)展的最大難題與挑戰(zhàn)之一。

此外，大規(guī)模監(jiān)控?cái)z像頭的運(yùn)轉(zhuǎn)對應(yīng)的是更大規(guī)模的視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。首先，當(dāng)前對于視頻監(jiān)控信息的后臺存儲做法不一，普遍自行存儲、管理的狀態(tài)造成了視頻監(jiān)控保存期限的差異，但一般局限在2～3 個月的范圍內(nèi)。這對偵查辦案的效率提出了極高的要求，因?yàn)樾碌谋O(jiān)控信息在不斷覆蓋舊有信息的存儲空間，有價值的偵查線索可能因不及時發(fā)現(xiàn)而永久滅失。其次，海量視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的另一個特征是有價值偵查信息密度相對較低，單純依靠擴(kuò)大云端或本地存儲規(guī)模的做法收效甚微。在具體案件的偵辦中，對視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)信息的檢索也無異于大海撈針，偵查資源在視頻偵查過程中浪費(fèi)嚴(yán)重。最后，在現(xiàn)有技術(shù)下，海量視頻數(shù)據(jù)通過蜂窩網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)和VPN 技術(shù)進(jìn)行傳輸，帶寬的限制致使數(shù)據(jù)傳輸效率難以得到保障。視頻數(shù)據(jù)云端接收出現(xiàn)的高時延使緊急性偵查措施的實(shí)施和突發(fā)性刑事案件的處置出現(xiàn)滯后，而在某些情況下，這種滯后能直接影響到案件的最終偵辦結(jié)果。如何在各種載體中獲取有用信息，將大數(shù)據(jù)變成小數(shù)據(jù)是急需克服的問題[3]。

視頻監(jiān)控系統(tǒng)的粗放式管理還對公民的隱私權(quán)保護(hù)帶來挑戰(zhàn)。在公民權(quán)利意識逐漸覺醒的時代背景下，偵查機(jī)關(guān)因公民個人信息的不當(dāng)使用和泄漏屢受質(zhì)疑。視頻監(jiān)控系統(tǒng)的密集分布，不僅記錄了犯罪行為和犯罪嫌疑人的痕跡，也將大量普通公民的日常行為痕跡拍攝下來。這種情況下，視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)一旦被黑客或管理者不法利用，就能反為犯罪提高精度和破壞力，如何平衡擴(kuò)大視頻監(jiān)控體系規(guī)模與維護(hù)公民個人信息成為橫亙在偵查機(jī)關(guān)和全社會面前的一道難題。

綜上所述，視頻偵查的應(yīng)用存在一定的局限性，而所有問題的根源集中在視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的收集、傳輸、存儲、處理和共享等幾個方面。而源頭數(shù)據(jù)質(zhì)量瑕疵將直接導(dǎo)致誤導(dǎo)性甚至根本性錯誤[4]。因此，針對視頻監(jiān)控基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的技術(shù)處理，有望從根本上重塑視頻偵查技術(shù)?；跀?shù)據(jù)分布式收集與處理的邊緣計(jì)算模型，依托邊緣化的服務(wù)器實(shí)現(xiàn)邊緣端的數(shù)據(jù)預(yù)處理，強(qiáng)化“邊云協(xié)同”，能為視頻偵查技術(shù)的規(guī)制與發(fā)展提供新的技術(shù)解決路徑。

2 邊緣計(jì)算概述

邊緣計(jì)算是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合開放式分布平臺，就近提供邊緣智能服務(wù)的計(jì)算模型[5]。它在數(shù)據(jù)源點(diǎn)結(jié)合AI 等技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理。邊緣計(jì)算的模型理念是將云端服務(wù)器復(fù)制到數(shù)據(jù)源附近，計(jì)算通常發(fā)生在數(shù)據(jù)源的附近[6]，使數(shù)據(jù)產(chǎn)生即處理。因此實(shí)現(xiàn)了計(jì)算流的雙向運(yùn)轉(zhuǎn)，其基本的模型架構(gòu)如圖1所示[7]。這種處理模式表面上看起來是增加了一道數(shù)據(jù)流程，但是該環(huán)節(jié)的加入可以在精簡數(shù)據(jù)規(guī)模的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)行業(yè)數(shù)字化的低時延傳輸、數(shù)據(jù)優(yōu)化、可信共享和數(shù)據(jù)安全管理。

圖1 邊緣計(jì)算模型

邊緣計(jì)算在工業(yè)領(lǐng)域和智慧交通建設(shè)中已經(jīng)有了較為成熟的應(yīng)用，正逐步向公安、政府、醫(yī)療等行業(yè)過渡。目前，已經(jīng)有部分研究者提出了邊緣計(jì)算助力大數(shù)據(jù)偵查[4]的理念，邊緣計(jì)算在智慧監(jiān)控體系中的應(yīng)用也得到了初步的探索，但作為邊緣計(jì)算偵查應(yīng)用的前沿性模塊，邊緣計(jì)算與視頻偵查技術(shù)的融合發(fā)展卻尚未引起公安學(xué)相關(guān)研究領(lǐng)域的重視。而視頻偵查領(lǐng)域是當(dāng)前邊緣計(jì)算與公安工作融合發(fā)展的最佳結(jié)合點(diǎn)，基于對視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)流程的再造可以最大限度地釋放偵查效能。

3 邊緣計(jì)算的視頻偵查應(yīng)用初探

“科層制”偵查體制與邊緣計(jì)算具有相容性，為邊緣計(jì)算在視頻偵查中的應(yīng)用提供了組織基礎(chǔ)。邊緣計(jì)算的模型架構(gòu)與數(shù)據(jù)處理邏輯與偵查體制具有相似性，將邊緣計(jì)算應(yīng)用于視頻偵查領(lǐng)域不需要對現(xiàn)有組織體制、機(jī)構(gòu)設(shè)置做較大變動。反過來，邊緣計(jì)算的應(yīng)用還能為下一步的偵查體制改革提供一些有益思路。在這種情形下，邊緣計(jì)算在視頻偵查領(lǐng)域的應(yīng)用具有實(shí)踐上的可行性，提出了其應(yīng)用的技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)和路徑分析。

3.1 邊緣計(jì)算應(yīng)用于視頻偵查的可行性分析

視頻偵查為法律所規(guī)制，又為技術(shù)所調(diào)整。法律與技術(shù)在不同層面發(fā)揮著互補(bǔ)性作用，共同影響著視頻偵查的發(fā)展。但法律依托違法制裁措施維護(hù)權(quán)威，技術(shù)的影響則從根源上實(shí)施。因此，就視頻偵查的發(fā)展與完善而言，邊緣計(jì)算的引進(jìn)具有內(nèi)在的合理性和極大的應(yīng)用價值。

可適用于視頻偵查技術(shù)的邊緣計(jì)算模型架構(gòu)大致如圖2 所示。以數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、傳輸、處理和應(yīng)用順序?yàn)檫壿?，可以將邊緣?jì)算模型粗略劃分為三個層次。處于模型最底層的設(shè)備端，由監(jiān)控探頭部分和接口部分組成。監(jiān)控探頭是視頻偵查中最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)采集設(shè)備，也是該邊緣計(jì)算模型的最主要數(shù)據(jù)生成裝置。視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)產(chǎn)生后，設(shè)備端還需要通過通信技術(shù)將記錄的視頻數(shù)據(jù)向上進(jìn)行傳輸。處于中間層次的是邊緣端，也是邊緣計(jì)算模型的核心，邊緣端由邊緣節(jié)點(diǎn)和邊緣管理器組成[8]。邊緣節(jié)點(diǎn)是實(shí)體硬件，承載著邊緣計(jì)算業(yè)務(wù)的核心，而邊緣管理器的功能就是對邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)一的管理[9]。在邊緣節(jié)點(diǎn)部分，邊緣端計(jì)算/網(wǎng)絡(luò)/存儲調(diào)用API模塊的存在可以解決不同類型的視頻數(shù)據(jù)接入問題，同時保障必要的資源調(diào)配能力。對接受數(shù)據(jù)的管理主要通過數(shù)據(jù)控制模塊進(jìn)行，負(fù)責(zé)安排視頻數(shù)據(jù)的處理流程，進(jìn)行數(shù)據(jù)感知和執(zhí)行。數(shù)據(jù)分析模塊具有視頻數(shù)據(jù)的預(yù)處理、流分析和函數(shù)計(jì)算等能力，設(shè)備端產(chǎn)生的視頻數(shù)據(jù)在此分流，無價值視頻數(shù)據(jù)被留置。數(shù)據(jù)優(yōu)化模塊是視頻數(shù)據(jù)在邊緣端走過的最后一道處理程序，在此可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)加密或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的調(diào)整。在邊緣管理器部分，管理器通過模型驅(qū)動的業(yè)務(wù)安排對邊緣端資源進(jìn)行調(diào)用，管理邊緣節(jié)點(diǎn)設(shè)備的運(yùn)行，管理視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)生命周期。

圖2 應(yīng)用于視頻偵查技術(shù)的邊緣計(jì)算模型架構(gòu)

邊緣端通過任務(wù)調(diào)度模型將預(yù)處理后的視頻傳輸?shù)竭h(yuǎn)端的云中心視頻服務(wù)器集群，對視頻流做進(jìn)一步的分析處理[10]?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘、分析和應(yīng)用等技術(shù)已經(jīng)相對較為成熟，預(yù)處理后的數(shù)據(jù)價值在云端更容易得到應(yīng)用，視頻數(shù)據(jù)提升為視頻信息進(jìn)而發(fā)展成視頻情報，為各種視頻偵查技戰(zhàn)法的應(yīng)用提供應(yīng)用平臺。大數(shù)據(jù)融合云計(jì)算和AI 警務(wù)，能為偵查工作提供有力的警務(wù)云服務(wù)，為邊緣計(jì)算在視頻偵查中的應(yīng)用提供不同的價值場景。

3.2 邊緣計(jì)算應(yīng)用于視頻偵查的路徑分析

邊緣計(jì)算可以其獨(dú)特的數(shù)據(jù)處理模式對視頻偵查技術(shù)進(jìn)行再造。視頻偵查的實(shí)踐應(yīng)用難題恰恰是邊緣計(jì)算的優(yōu)勢所在，且兩種技術(shù)具有相對的互補(bǔ)性，邊緣計(jì)算可以實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的高效處理、傳輸和優(yōu)化，進(jìn)一步釋放視頻監(jiān)控體系的偵查價值，為多種警務(wù)智能應(yīng)用提供平臺?；诖耍岢隽诉吘売?jì)算應(yīng)用于視頻偵查的路徑體系，如圖3。

當(dāng)前，我國對社會監(jiān)控的安裝并無限制，“各自為戰(zhàn)”的監(jiān)控設(shè)置方式帶來了管理上的難題。為研究需要，有必要先對整個監(jiān)控體系做簡要分類。（1）公安系統(tǒng)管理的監(jiān)控探頭主要分布在城市主要街區(qū)、干道和鄉(xiāng)鎮(zhèn)關(guān)鍵點(diǎn)位，這些設(shè)備多由政府組織、公安承建，因此在點(diǎn)位選擇上有一定的規(guī)劃，且某一行政區(qū)劃內(nèi)的監(jiān)控設(shè)備由政府統(tǒng)一招標(biāo)采購，不存在數(shù)據(jù)異構(gòu)的問題。為表述方便暫將這類監(jiān)控稱為公安監(jiān)控，公安監(jiān)控監(jiān)管相對規(guī)范，邊緣計(jì)算的應(yīng)用環(huán)境好。（2）公安系統(tǒng)以外，大量的社會企事業(yè)單位、社會組織和社會團(tuán)體駐地也普遍存在監(jiān)控裝置，這主要是為了保障生產(chǎn)、經(jīng)營和工作環(huán)境的安全性。這一類監(jiān)控基本由各社會主體自行安置，監(jiān)控探頭類型不一，但形成了一個個小的“監(jiān)控單元”，暫將其稱為社會監(jiān)控。社會監(jiān)控除部分與公安聯(lián)網(wǎng)外，大部分管理并不統(tǒng)一，按照安裝主體分為諸多小的封閉單元，因此，邊緣計(jì)算的應(yīng)用環(huán)境也相對較好。（3）在社會生活中，普通公民也會基于生產(chǎn)生活的需要自行安裝監(jiān)控設(shè)備（這在一些城鄉(xiāng)結(jié)合部、農(nóng)村地區(qū)尤為突出），社會監(jiān)控體系中還可能包括一些車載的監(jiān)控裝備等其他的監(jiān)控類型，暫將這些統(tǒng)稱為零散監(jiān)控。這類監(jiān)控分布隨意，設(shè)備類型紛繁多樣，邊緣計(jì)算的應(yīng)用環(huán)境相對較差。

圖3 邊緣計(jì)算應(yīng)用于視頻偵查的路徑體系

邊緣服務(wù)器的配置需要結(jié)合下層監(jiān)控設(shè)備數(shù)量、分布距離和視頻生成速度等各種因素進(jìn)行綜合考量。邊緣計(jì)算平臺系統(tǒng)可按業(yè)務(wù)需求在網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行分層部署[11]。公安監(jiān)控的布置有規(guī)劃，此類邊緣服務(wù)器可以街區(qū)或自然村落等為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行配置。社會監(jiān)控分布重點(diǎn)集中，可以單位為基點(diǎn)進(jìn)行邊緣服務(wù)器的配置。而零散監(jiān)控的分布雜亂無章，可以按照探頭數(shù)量進(jìn)行具體的配置。邊緣服務(wù)器的配置具有靈活性，在現(xiàn)有狀況的基礎(chǔ)下還要考慮到周遭范圍的后續(xù)發(fā)展、建設(shè)情況，因此完全可以基于實(shí)際情況或增或裁。良好的配置可以保障邊緣服務(wù)器始終處于高效運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)，真正實(shí)現(xiàn)分流減壓的作用。

監(jiān)控探頭記錄的視頻數(shù)據(jù)在邊緣端得到初步處理。從偵查角度而言，不存在運(yùn)動主體的視頻圖像基本上無偵查價值，因?yàn)橐曨l偵查的基礎(chǔ)就是監(jiān)控探頭所拍攝的犯罪行為過程或犯罪嫌疑人的蹤跡。在邊緣端，無偵查價值的數(shù)據(jù)通過各種算法（如光流法、幀間差分法等[12]）在邊緣端被過濾，存在運(yùn)動目標(biāo)（連接幀容量[13]劇烈變化）和無法處理的圖像數(shù)據(jù)被篩選出來。之后，這些含有潛在偵查價值的數(shù)據(jù)在邊緣端得到優(yōu)化，邊緣節(jié)點(diǎn)利用密碼學(xué)原理對視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行加密，然后通過通信手段進(jìn)行加密傳輸。

云中心接收到視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)后，可以充分發(fā)揮云計(jì)算的優(yōu)勢開展大數(shù)據(jù)的挖掘、分析和共享等工作。得到再次處理的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)上升為偵查情報，能為偵查決策、犯罪預(yù)警和偵查措施的實(shí)施提供支撐，改善視頻偵查技戰(zhàn)法的應(yīng)用環(huán)境。云端平臺支持下開發(fā)的各種警用APP得到根源上的優(yōu)化升級，基于視頻監(jiān)控體系的警務(wù)智能應(yīng)用也將得到進(jìn)一步的發(fā)展。

4 邊緣計(jì)算模型下的視頻偵查數(shù)據(jù)資源管理

邊緣計(jì)算應(yīng)用于視頻偵查的最大價值就在于對視頻偵查數(shù)據(jù)資源的管理。雖然邊緣計(jì)算模型在監(jiān)控體系中的應(yīng)用可以為公安系統(tǒng)各部門（如治安、交通等）所應(yīng)用，但這些應(yīng)用都可以建立在視頻偵查技術(shù)的基礎(chǔ)上。邊緣計(jì)算模型可以規(guī)范化視頻偵查的數(shù)據(jù)資源管理，為視頻數(shù)據(jù)的分布式收集、存儲、傳輸、共享和優(yōu)化等提供科學(xué)路徑。依托視頻監(jiān)控體系建立的邊緣計(jì)算架構(gòu)下，邊緣服務(wù)器的功能應(yīng)當(dāng)是多樣化的且處于快速發(fā)展的狀態(tài)，視頻偵查應(yīng)用僅僅是視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的重要應(yīng)用之一。在具體安排上，視頻偵查可以作為一個單獨(dú)的程序設(shè)置在邊緣服務(wù)器。此時，就牽扯到各應(yīng)用模塊之間的隔離問題。對邊緣端計(jì)算資源與數(shù)據(jù)資源的隔離操作可以充分借鑒云平臺的處理模式，基于不同的訪問權(quán)限和各應(yīng)用模塊之間的獨(dú)立運(yùn)行，使用VM切換技術(shù)[14]和Docker容器技術(shù)[15]保證隔離。

4.1 視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的分布式收集、存儲

融合社會數(shù)據(jù)，擴(kuò)建偵查大數(shù)據(jù)庫關(guān)系著大數(shù)據(jù)偵查的未來發(fā)展。視頻偵查作為一項(xiàng)重要的偵查技術(shù)，其效能發(fā)揮所依據(jù)的視頻數(shù)據(jù)資源尚大有開發(fā)潛力。目前，社會上絕大多數(shù)的視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)并不直接為偵查部門所掌握，在犯罪案件的偵辦中往往需要耗費(fèi)大量人力、物力四處調(diào)取監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。邊緣計(jì)算的融入則可以借助邊緣服務(wù)器實(shí)現(xiàn)對零散監(jiān)控的整合，將無數(shù)個未知的監(jiān)控探頭數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)化為具體可操的邊緣端，并以開放式的獨(dú)特安排為未來發(fā)展預(yù)留空間。每一個邊緣端都是偵查信息收集的前沿陣地?；诖?，偵查機(jī)關(guān)可以借社會監(jiān)控裝置的整合實(shí)現(xiàn)偵查信息資源的分布式收集，對視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的收集能力得到大幅提高。

同時，海量數(shù)據(jù)的存儲問題始終困擾著云計(jì)算效能的發(fā)揮。在邊緣計(jì)算模型下，視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)首先在邊緣端進(jìn)行一次預(yù)處理，對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行短暫存儲并自動分流，這一操作能有效減緩云端平臺的存儲壓力。雖然每一個邊緣端點(diǎn)的存儲能力都無法與云端相提并論，但無數(shù)個邊緣端的存儲能力同樣不容小覷。視頻圖像數(shù)據(jù)中可能包含著重要的偵查信息，而數(shù)據(jù)在邊緣端的分布式存儲還能有效保障偵查信息的安全性問題，避免因?yàn)楹诳?、不法分子對云端的攻擊所致的偵查情報泄漏?/p>

4.2 視頻數(shù)據(jù)的加密傳輸、共享

監(jiān)控探頭所記錄的各種視頻信息關(guān)系社會公共安全，具有偵查價值的視頻信息更影響著犯罪的打擊與治理。一旦某些關(guān)鍵視頻數(shù)據(jù)被不法截取、篡改，則可能造成偵查情報線索或關(guān)鍵犯罪證據(jù)效力的滅失。在邊緣計(jì)算模型下，公安機(jī)關(guān)可以通過對邊緣端的設(shè)計(jì)，使經(jīng)過初步處理的視頻數(shù)據(jù)得到一次加密，通過通信技術(shù)傳輸?shù)囊曨l數(shù)據(jù)是經(jīng)加密技術(shù)保護(hù)的數(shù)據(jù)。大批量帶有“防護(hù)盾”的視頻數(shù)據(jù)向指定的云端平臺進(jìn)行輸送，有關(guān)偵查信息的安全性得到充分保障，在傳輸過程中被竊取的可能性大大降低，如Deborah 團(tuán)隊(duì)開發(fā)的Open mHealth 平臺[16]，可以實(shí)現(xiàn)對健康數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理和存儲[17]。邊緣計(jì)算在視頻傳輸領(lǐng)域的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)可以無障礙地移植到視頻監(jiān)控體系的建設(shè)中。邊緣節(jié)點(diǎn)可以實(shí)現(xiàn)圖像識別與視頻分析，根據(jù)視頻分析結(jié)果，聯(lián)動視頻數(shù)據(jù)存儲策略，既高效保留價值視頻數(shù)據(jù)，同時提高邊緣節(jié)點(diǎn)存儲空間利用率[18]。

邊緣端數(shù)據(jù)的優(yōu)化還包括對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式的調(diào)節(jié)。每一個邊緣服務(wù)器對應(yīng)著數(shù)量較少的監(jiān)控探頭，雖然這些探頭之間可能因?yàn)楦黜?xiàng)參數(shù)配置的差異產(chǎn)生異構(gòu)化的數(shù)據(jù)，但是對某種或簡單幾種類型的數(shù)據(jù)格式進(jìn)行調(diào)整并不會對時延性造成明顯影響。在明確了監(jiān)控探頭產(chǎn)生的數(shù)據(jù)類型后，確定一種統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式，然后在視頻數(shù)據(jù)源頭附近完成轉(zhuǎn)換，就能保障經(jīng)各邊緣端處理過的數(shù)據(jù)具有兼容性。接下來，含有偵查信息的視頻數(shù)據(jù)就能實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域共享，偵查機(jī)關(guān)可以在本部云平臺實(shí)現(xiàn)異地視頻數(shù)據(jù)的調(diào)取，偵查機(jī)關(guān)的跨區(qū)域協(xié)作成本大大降低。視頻監(jiān)控信息的可信共享還能為視頻偵查合成作戰(zhàn)提供基礎(chǔ)支撐。此外，邊緣計(jì)算對視頻點(diǎn)播技術(shù)的優(yōu)化可以為視頻偵查提供支持。視頻偵查平臺的建設(shè)需要滿足高強(qiáng)度的實(shí)踐需求，加快視頻檢索與分析速度能為偵查活動的開展贏得寶貴時機(jī)。

4.3 視頻數(shù)據(jù)的規(guī)范化運(yùn)轉(zhuǎn)

視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)數(shù)據(jù)的不規(guī)范運(yùn)轉(zhuǎn)抑制了視頻偵查技術(shù)的發(fā)展。視頻圖像的時間序列問題就是其中之一。實(shí)踐中，經(jīng)常會有偵查人員在發(fā)現(xiàn)可疑情況后，通過種種方法校正視頻圖像的時間。在智能手機(jī)、PC 端使用時，設(shè)備的時間通過網(wǎng)絡(luò)自動校準(zhǔn)。但是，監(jiān)控裝置由于缺少相關(guān)裝置經(jīng)常會存在時間上的錯誤，而為每一臺監(jiān)控配備SIM 卡也并不現(xiàn)實(shí)。但在邊緣計(jì)算模型下，可以通過邊緣端的校正，建立時間同步的時序數(shù)據(jù)庫。經(jīng)過這種處理，偵查人員在依據(jù)時間線索追蹤犯罪嫌疑人、被害人等軌跡時就無需再考慮時間差的問題，可以有效提高視頻偵查的效率。

邊緣計(jì)算模型下，視頻數(shù)據(jù)規(guī)范運(yùn)轉(zhuǎn)。監(jiān)控探頭生成的視頻數(shù)據(jù)，沿著邊緣服務(wù)器利用通信技術(shù)向云端傳輸。云端可以對各邊緣端、邊緣端可以對各監(jiān)控探頭可以實(shí)現(xiàn)有序管理。對智能識別的緊急情況可以自動調(diào)整所轄監(jiān)控探頭的方向、角度，并通過與臨近邊緣端的協(xié)作實(shí)現(xiàn)突發(fā)性刑事犯罪的動態(tài)化、全方位追蹤記錄。同時，邊緣端智能識別的突發(fā)性案件可以經(jīng)有效識別后向偵查機(jī)關(guān)自動預(yù)警，使視頻信息應(yīng)用同步化。視頻數(shù)據(jù)的規(guī)范化收集、存儲、處理和傳輸，能夠形成有序的數(shù)據(jù)庫資源，在犯罪偵查中可以做到精準(zhǔn)協(xié)作、快速反應(yīng)。

5 邊緣計(jì)算應(yīng)用于視頻偵查的價值場景

不同的數(shù)據(jù)、算法與業(yè)務(wù)的結(jié)合具有特異性，構(gòu)建起數(shù)據(jù)的算法模型并基于該模型設(shè)計(jì)最佳價值場景是視頻偵查技術(shù)的發(fā)展基礎(chǔ)。邊緣計(jì)算本身由海量的終端設(shè)備構(gòu)成，眾多終端可采用統(tǒng)一的開源操作系統(tǒng)，以便形成開源生態(tài)環(huán)境[19]?；陂_源管理設(shè)計(jì)的邊緣計(jì)算模型，以視頻數(shù)據(jù)為對象要素，推動視頻數(shù)據(jù)在運(yùn)轉(zhuǎn)中不斷提高偵查價值，并最終服務(wù)于視頻偵查各種價值場景。在邊緣計(jì)算的上層模型中，從邊緣端傳送至云端的視頻數(shù)據(jù)面向視頻偵查體系的不同部門，應(yīng)用主體的差異使邊緣業(yè)務(wù)形態(tài)各異。這種差異根源于邊云協(xié)同模式的區(qū)別與邊緣端及云端所運(yùn)行的程序選擇不同，而正是這種區(qū)別化的技術(shù)組合，使流經(jīng)邊緣計(jì)算模型的視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)產(chǎn)生多維度的應(yīng)用價值，為視頻偵查不同價值場景的創(chuàng)建提供了重要前提。

5.1 視頻偵查合成作戰(zhàn)

合成作戰(zhàn)的精髓在于集成以偵查機(jī)關(guān)為主導(dǎo)的公安、社會資源，降低警種、部門間的協(xié)作成本，發(fā)揮犯罪打擊的整體效能。這種理念在大數(shù)據(jù)偵查背景下應(yīng)當(dāng)?shù)玫竭M(jìn)一步的發(fā)展完善。實(shí)踐中，關(guān)于視頻偵查的研究十分豐富，視頻導(dǎo)偵（以視頻偵查技術(shù)獲取情報信息進(jìn)而引導(dǎo)偵查）的觀念得到一線部門的重視。但是也有學(xué)者認(rèn)識到了當(dāng)前視頻偵查發(fā)展的瓶頸，并籍此提出了視頻偵查技術(shù)與其他偵查技術(shù)的合成作戰(zhàn)理念。隨著邊緣計(jì)算模型在視頻監(jiān)控體系的應(yīng)用，有望實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)帶寬與時延的彈性管理，在安全、低時延和可信共享的基礎(chǔ)上進(jìn)一步釋放視頻偵查效能。依托視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)構(gòu)建視頻偵查合成作戰(zhàn)平臺具有實(shí)踐上的可行性與應(yīng)用價值。

視頻大數(shù)據(jù)分析為公安合成作戰(zhàn)中偵查破案提供了強(qiáng)大的可視化信息支撐[20]。從設(shè)備端生成并向上傳輸?shù)囊曨l監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，在邊緣端得到初步處理后，在云端結(jié)合人車分類檢索技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)等對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理，產(chǎn)生人特征數(shù)據(jù)庫、車特征數(shù)據(jù)庫、線索數(shù)據(jù)庫等各種基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)庫。依托類型化的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，云端可以架構(gòu)相應(yīng)的應(yīng)用平臺，如基于車特征數(shù)據(jù)庫可以建立車輛查稽平臺，實(shí)現(xiàn)對監(jiān)控圖像中車輛信息的管控。圍繞各種視頻偵查平臺，偵查人員可以搭建起從情報獲取、痕跡追蹤，到證據(jù)固定、犯罪嫌疑人抓捕的全鏈條式視頻偵查技術(shù)方案。邊緣端所實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，可以打破不同地域間視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的共享壁壘，實(shí)現(xiàn)視頻偵查跨地域作戰(zhàn)的實(shí)時監(jiān)測指揮。視頻偵查合成作戰(zhàn)的指揮者，可以做到對不同部門、不同地域、不同警種人員的高效交流協(xié)調(diào)，充分利用各警種、部門的人員、資源，做到情報信息的集約共享，提高視頻導(dǎo)偵精度。視頻偵查合成作戰(zhàn)平臺還能夠支持基于視頻監(jiān)控體系的戰(zhàn)術(shù)規(guī)劃，對相關(guān)部門和人員進(jìn)行任務(wù)派遣，對任務(wù)完成情況進(jìn)行確認(rèn)和考核，對視頻偵查全程進(jìn)行記錄、分析和總結(jié)。視頻偵查合成作戰(zhàn)平臺可以依托視頻監(jiān)控體系，形成獨(dú)立的作戰(zhàn)模塊，為各種犯罪案件的偵破提供新的解決思路。

視頻偵查合成作戰(zhàn)場景不僅僅包括依托視頻監(jiān)控體系所形成的偵查資源合成，還包括視頻偵查技術(shù)與其他偵查技術(shù)、偵查措施的合成。邊緣計(jì)算模型下，視頻偵查基于視頻數(shù)據(jù)的高效管理可以與當(dāng)前應(yīng)用較為成熟的刑事科學(xué)技術(shù)、技術(shù)偵查措施和網(wǎng)絡(luò)偵查手段實(shí)現(xiàn)更好的融合。例如，通過視頻監(jiān)控發(fā)現(xiàn)犯罪嫌疑人丟棄的煙頭、水瓶時，可以利用DNA 技術(shù)、指紋鑒定技術(shù)等迅速鎖定犯罪嫌疑人。邊緣計(jì)算模型下的視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)規(guī)模大大減少，為各種偵查技術(shù)手段的融合帶來了質(zhì)效上的提升。

5.2 智能輔助偵查

在偵查與犯罪的博弈視角下，快速反應(yīng)能力是決定雙方勝敗的重要因素。犯罪分子通常會選擇在作案后迅速隱匿，而偵查人員則會僅僅抓住案發(fā)后的黃金破案時段。現(xiàn)實(shí)中，并非所有的犯罪案件的發(fā)生都可以通過主動應(yīng)對得到預(yù)防和抑制，偵查機(jī)關(guān)在絕大多數(shù)情況下所扮演的都是被動應(yīng)對的角色。偵查工作的特征對邊緣計(jì)算應(yīng)用下的數(shù)據(jù)傳輸、運(yùn)算速度提出了要求。因?yàn)閭刹橹械姆缸镱A(yù)警、措施應(yīng)對能力直接關(guān)系到案件能否順利偵破。當(dāng)前，視頻偵查工作都是在案件受理后，由專人對現(xiàn)場周遭的監(jiān)控探頭情況進(jìn)行實(shí)地調(diào)查，然后對可能涉及的監(jiān)控探頭所記錄的視頻信息進(jìn)行人工檢索。事實(shí)上，公安機(jī)關(guān)可以通過監(jiān)控平臺對公安聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控探頭的朝向等進(jìn)行調(diào)整，但人工操作的角度調(diào)整更多的是以最佳拍攝視角為標(biāo)準(zhǔn)，普遍缺乏監(jiān)控探頭間配合的考量，且這種調(diào)整都是固定角度的。這種工作模式極有可能錯過寶貴的偵查線索。

在邊緣計(jì)算模型下，邊緣端能在一定程度下實(shí)現(xiàn)對所轄監(jiān)控探頭的自動化調(diào)整。在識別運(yùn)動物體后，相鄰監(jiān)控探頭能夠在同一邊緣管理器的控制下實(shí)現(xiàn)一定范圍內(nèi)的配合，進(jìn)而做到監(jiān)控視角的自動調(diào)整、對焦或軌跡追蹤。當(dāng)人跡相對較少時（如夜晚時分、特殊場所等），這種運(yùn)行模式能替代偵查人員對監(jiān)控體系做出及時調(diào)整。在人臉、車輛識別等技術(shù)愈發(fā)成熟的背景下，某些監(jiān)控探頭已經(jīng)具備了強(qiáng)大的識別能力。在此基礎(chǔ)上，監(jiān)控探頭所識別、記錄的人像、車輛等信息通過邊緣端迅速完成與云端的匹配、比對，出現(xiàn)可疑人員、車輛時再通過邊緣端自動下達(dá)指令，通過各邊緣端、各監(jiān)控探頭的自動配合對可疑線索進(jìn)行追蹤，為偵查人員的介入爭取寶貴時間。

隨著邊緣AI 芯片的逐漸成熟，邊緣端能夠自動實(shí)現(xiàn)的偵查功能也將越來越強(qiáng)大。深度學(xué)習(xí)是AI警務(wù)發(fā)展的重要推手，而邊緣計(jì)算模型下的視頻偵查體系為深度學(xué)習(xí)提供了良好的應(yīng)用環(huán)境。從技術(shù)上講，當(dāng)前能應(yīng)用于邊緣端的深度學(xué)習(xí)技術(shù)僅包括部分智能推理階段，這是因?yàn)檫吘壎说乃懔ο鄬υ贫瞬罹鄳沂?。但由于邊緣?jì)算CROSS 價值（ECC（邊緣計(jì)算聯(lián)盟）給出的邊緣計(jì)算的定義中提及五大關(guān)鍵要素，即聯(lián)接（Connectivity）、業(yè)務(wù)實(shí)時性（Real-time）、數(shù)據(jù)優(yōu)化（Optimization）、應(yīng)用智能（Smart）、安全與隱私保護(hù)（Security），簡稱邊緣計(jì)算的CROSS 價值。英文CROSS 有跨越的意，突破CROSS 代表的這五道關(guān)，邊緣計(jì)算的價值將得到更加充分的釋放）的快速發(fā)展，基于邊緣推理的邊緣AI芯片不斷迭代更新?？梢灶A(yù)見，邊緣計(jì)算與AI 技術(shù)的融合將極大推動邊緣端智能輔助偵查能力的提升與發(fā)展。

5.3 偵查內(nèi)部監(jiān)督

當(dāng)犯罪打擊陷入窘境，適度擴(kuò)張偵查權(quán)的呼聲便隨之高漲。偵查自由（為確保偵查行為的靈活性而相對自由的開展偵查）是偵查人員對抗監(jiān)督的主要理由?；趥刹闄?quán)或潛在或直接的權(quán)利威脅屬性，對偵查權(quán)進(jìn)行規(guī)制是法治建設(shè)的應(yīng)有之義。但是，不得不承認(rèn)偵查自由的主張也存在一定的合理性，實(shí)踐中多次發(fā)生的檢察機(jī)關(guān)不適當(dāng)介入所引發(fā)的沖突即是例證。在偵查權(quán)規(guī)制的主體選擇中，本文始終認(rèn)為不應(yīng)當(dāng)忽視公安內(nèi)部監(jiān)督的優(yōu)越性，來自同一組織成員的監(jiān)督會有效減少彼此之間的惡性對抗?；诠矆?zhí)法規(guī)范化建設(shè)的目標(biāo)，公安機(jī)關(guān)內(nèi)部安裝了相對完善的監(jiān)控探頭體系。以東部地區(qū)某市派出所為例，除民警生活區(qū)外基本上實(shí)現(xiàn)了監(jiān)控全覆蓋。這些監(jiān)控探頭客觀真實(shí)地記錄了發(fā)生在公安機(jī)關(guān)內(nèi)部的偵查行為實(shí)施過程，產(chǎn)生的視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)為偵查權(quán)的內(nèi)部規(guī)制提供了有利條件。

大量的偵查違法行為都可以通過邊緣處理器自動識別并向云端預(yù)警。偵查內(nèi)部監(jiān)督場景下，邊緣節(jié)點(diǎn)需要具備一定的智能識別能力。由于視頻對象的特殊性，相關(guān)數(shù)據(jù)的安全性問題也必須引起足夠重視。以訊問室為例，公安部門各業(yè)務(wù)警種與派出所都配備標(biāo)準(zhǔn)化的訊問室，房間內(nèi)均勻分布的探頭可以實(shí)現(xiàn)無死角監(jiān)控。而依據(jù)相關(guān)規(guī)定，訊問室內(nèi)的人員坐落位置是相對固定的。基于成熟的目標(biāo)分析檢測技術(shù)，邊緣端可以實(shí)現(xiàn)對訊問室內(nèi)人員人數(shù)的自動識別。在人像較長時間缺失、人像出現(xiàn)較長時間或者數(shù)據(jù)流異常增大（如目標(biāo)活動強(qiáng)度突然變化等原因，此時可能出現(xiàn)刑訊、非法取證等行為）時觸發(fā)自動報警，后臺監(jiān)管者及時介入。此外，訊問室一般都配備室溫濕度LED 電子鐘，邊緣端基于數(shù)字識別技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對訊問室環(huán)境指標(biāo)的自動分析與預(yù)警，避免訊問中偵查違法行為的發(fā)生，例如疲勞訊問、高低溫變相肉刑等。在云端，監(jiān)管者還可以結(jié)合音頻系統(tǒng)、網(wǎng)上辦案平臺等及時對可疑線索進(jìn)行核實(shí)確認(rèn)，而邊緣端的智能化將極大地解放后臺監(jiān)管者的人力勞動，提高偵查監(jiān)督的全面性、同步性。

在以審判為中心的訴訟體制改革背景下，偵查權(quán)的規(guī)制也是檢察機(jī)關(guān)和審判機(jī)關(guān)面臨的重要課題。對于控辯雙方程序性爭議的證明，由控方承擔(dān)證明責(zé)任[21]。同偵查機(jī)關(guān)在視頻偵查中的做法一致，檢察機(jī)關(guān)、審判機(jī)關(guān)的工作人員面對偵查行為合法性的質(zhì)疑也需要對相關(guān)監(jiān)控材料進(jìn)行人工核驗(yàn)。而在邊緣計(jì)算模型下，邊緣端的智能處理能夠有效地輔助外部監(jiān)督主體發(fā)現(xiàn)偵查權(quán)運(yùn)行中的違法問題，降低監(jiān)督、證明成本。其基本原理同公安系統(tǒng)的內(nèi)部監(jiān)督基本一致，但需要更加側(cè)重視頻的完整性及人工痕跡檢驗(yàn)。

6 結(jié)語

視頻偵查數(shù)據(jù)的指數(shù)般增長，導(dǎo)致云端存儲空間和云計(jì)算的壓力快速增大。雖然相關(guān)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展亦十分迅速，但兩者之間不成比例的增長速度仍然帶來巨大難題，而在不考慮內(nèi)容價值的基礎(chǔ)上盲目擴(kuò)大云端存儲規(guī)模是不理性的，因此，邊緣計(jì)算在視頻偵查中的應(yīng)用必然成為近幾年的趨勢，但是任何一項(xiàng)新技術(shù)在出現(xiàn)時都不可能是完美的，因此也必須充分考慮邊緣計(jì)算在視頻偵查中的應(yīng)用困難與挑戰(zhàn)。邊緣計(jì)算在視頻偵查中的應(yīng)用需要其他技術(shù)的配合，其應(yīng)用程度也因此受到其他因素的制約，如邊緣AI芯片的研發(fā)問題等。

視頻偵查技術(shù)的應(yīng)用在大幅提升偵查效能的同時，占用了大量的警力資源、偵查資源，視頻偵查技術(shù)的發(fā)展迫切需要引進(jìn)新的算法模型。在大數(shù)據(jù)的處理模式中，邊緣計(jì)算的架構(gòu)天然地與視頻監(jiān)控體系具備相當(dāng)?shù)娜诤闲?，其模型層次也與偵查部門層級設(shè)置相契合。以邊緣計(jì)算模型解決視頻偵查困境，核心思路就是為邊緣端賦能，從技術(shù)層面替代警力過濾無價值視頻信息數(shù)據(jù)。邊緣端的智能化還有望解決困擾安防行業(yè)多年的數(shù)據(jù)異構(gòu)、共享問題，進(jìn)一步釋放視頻偵查潛力。面對邊緣計(jì)算在工業(yè)、商務(wù)領(lǐng)域中的成熟應(yīng)用，偵查部門也應(yīng)當(dāng)保持新技術(shù)的敏感性，以更開放、更包容的姿態(tài)參與到邊緣計(jì)算的發(fā)展中來，積極共建以引領(lǐng)司法大數(shù)據(jù)改革。盡管邊緣計(jì)算在視頻偵查中的應(yīng)用還存在種種困難與挑戰(zhàn)，但卻能為視頻偵查技術(shù)的發(fā)展瓶頸提供切實(shí)可行的解決思路。在邊緣計(jì)算與視頻偵查的融合中，大數(shù)據(jù)偵查也必將迎來新的發(fā)展階段。