況偉 葉學(xué)強(qiáng) 郭興亮

1. 杭州?？低晹?shù)字技術(shù)股份有限公司 2. 浙江省湖州市公安局

引言

多年以打為主的“打防控”型社會治安防控體系探索和實踐，收到了較好的效果，有力遏制了各類違法犯罪活動。

進(jìn)入新時代，隨著經(jīng)濟(jì)社會的迅猛發(fā)展，動態(tài)化、信息化成為當(dāng)代社會的主要特征，人流、物流、車流、信息流、資金流等空前加大，公安機(jī)關(guān)在新形勢下面臨的社會治安問題和挑戰(zhàn)巨大。以物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)為代表的新一輪科技革命興起，不僅更新了人們認(rèn)識世界的思維方法，也給立體化、信息化社會治安防控體系的建設(shè)提供了新途徑、新手段。

近幾年，伴隨深度學(xué)習(xí)技術(shù)的誕生與計算機(jī)軟硬件技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能成為各行各業(yè)技術(shù)應(yīng)用的風(fēng)口。2015年至今，視頻圖像深度學(xué)習(xí)技術(shù)在安防領(lǐng)域的應(yīng)用大規(guī)模展開[1]，取得了令人矚目的效果。

視頻技術(shù)主要包含對視頻圖像中人、車、物、行為、事件、場景異常等目標(biāo)進(jìn)行自動智能化分析與識別。視頻技術(shù)的到來與高速發(fā)展，對公安業(yè)務(wù)應(yīng)用的開展產(chǎn)生了較大的影響，輔助公安將管控重點人員的技術(shù)手段從人臉識別、人體識別逐漸拓展到步態(tài)識別領(lǐng)域，其正在逐步改變公安機(jī)關(guān)的傳統(tǒng)工作方式以及其它方方面面。

治安防控體系的建設(shè)，核心主要目標(biāo)是建設(shè)嚴(yán)密的查控圈、強(qiáng)化單元防控能力、夯實要素管控維度。

一、治安防控體系建設(shè)需求背景

（一）嚴(yán)密圈層查控

在環(huán)國邊境、省際、市際道路出入口，科學(xué)布建公安檢查站、治安卡口或電子卡口，加強(qiáng)點位建設(shè)密度，構(gòu)建立體化、智能化的“治安防控識別圈”，實現(xiàn)“智能感知、精準(zhǔn)識別、觸圈預(yù)警、實時響應(yīng)”。

（二）強(qiáng)化單元防控

以街面、社區(qū)、娛樂場所和特種行業(yè)、內(nèi)保單位、地鐵公交等為基本防控單元，提升單元治安防控能力，實現(xiàn)單元要素可查、可防、可控，為單元防控和基層社會治理提供更便捷、更精準(zhǔn)、更高效的服務(wù)，做到“信息自動采集、管理智能高效、防范嚴(yán)密精準(zhǔn)”。

（三）夯實要素管控

圍繞“人、地、物、事、網(wǎng)、組織”等基本治安要素，以管控槍支彈藥、危爆物品、大型活動等重點治安要素為核心，進(jìn)行依法管控、精準(zhǔn)管控和動態(tài)管控，實現(xiàn)治安要素基礎(chǔ)信息的“完整、準(zhǔn)確、鮮活”掌握，全面提升對各類風(fēng)險隱患的自動識別、敏銳感知和防范能力。

二、視頻技術(shù)在治安防控應(yīng)用過程中的關(guān)鍵技術(shù)

視頻技術(shù)主要特點是采集實時的人車物動態(tài)屬性，相比業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)而言，基于視頻感知的物聯(lián)數(shù)據(jù)更具鮮活性和實時性。舉個例子，常住人口庫數(shù)據(jù)非常重要，但是常住人口庫是一種靜態(tài)數(shù)據(jù)，通過常住人口庫無法分析對應(yīng)人員的軌跡、行動規(guī)律、關(guān)聯(lián)關(guān)系。但是視頻為主的物聯(lián)感知數(shù)據(jù)因為是實時抓拍，根據(jù)其數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以挖掘分析特定人員的行動規(guī)律、出行規(guī)律以及關(guān)聯(lián)關(guān)系。如果結(jié)合這個人員的特定身份（如賭博前科），則可以根據(jù)人員的出行規(guī)律、跟隨規(guī)律，來分析挖掘疑似賭博聚眾行為、賭博窩點等隱性違法犯罪線索。

智能化視頻技術(shù)已經(jīng)不再是簡單的識別、比對、預(yù)警，而是需要從海量的視頻感知數(shù)據(jù)中依托多維度、多時空、多場景來綜合進(jìn)行分析和判斷，挖掘隱藏信息。當(dāng)前視頻技術(shù)在公安行業(yè)應(yīng)用中主要有以下幾項關(guān)鍵技術(shù)：

（一）多維感知與布控

人臉抓拍目前技術(shù)比較成熟，基于人臉的治安防控應(yīng)用已經(jīng)開始逐步拓展到多維度。人臉由于架設(shè)的點位密度、抓拍環(huán)境以及人臉遮擋等原因，存在抓拍不到、抓拍后無法進(jìn)行有效比對的問題。如何通過多維度的方式定位一個人的軌跡，需要考慮人臉與人體、人臉與Mac、人臉與電圍數(shù)據(jù)的融合。如通過一張高質(zhì)量的人臉抓拍照片，同時分析其對應(yīng)的人體特征屬性信息，在一天內(nèi)，大部分的人體屬性是不會變化的，這樣就將人臉與人體關(guān)聯(lián)起來，即使在某個點位無法抓拍到正常的人臉，但是可以獲取對應(yīng)的人體屬性，也可以與人臉關(guān)聯(lián)起來，從而確定對應(yīng)人員的身份。其他屬性信息也可以與人體屬性一樣進(jìn)行關(guān)聯(lián)，從而以人臉為中心，其他多維屬性為輔助，結(jié)合人證、人臉、人體、車輛、MAC、手機(jī)號、場所及事件等多維數(shù)據(jù)，對人員目標(biāo)實行多種方式的布控，當(dāng)目標(biāo)關(guān)聯(lián)信息被獲取到后產(chǎn)生預(yù)警，從而實現(xiàn)對人員目標(biāo)的精準(zhǔn)布控打擊。

（二）人員聚類

人員聚類是將同一目標(biāo)的抓拍數(shù)據(jù)與人員檔案數(shù)據(jù)（包括檔案人員姓名、年齡、性別、ID、所屬庫名、封面照片、模型特征值、人臉與車牌關(guān)聯(lián)信息、人臉與人體小圖URL及關(guān)聯(lián)場景圖片URL等）聚合，為抓拍數(shù)據(jù)打上唯一的檔案ID，形成目標(biāo)的融合軌跡。人員聚類流程如圖2所示。

人員聚類不僅是簡單的人員比對碰撞，而是需要多種聚類技術(shù)手段與策略才能保證人員聚類的準(zhǔn)確性，避免漏聚和錯聚的現(xiàn)象。首先是需要準(zhǔn)確的檔案庫，依托名單治理對錯誤的檔案進(jìn)行清除，清洗錯誤數(shù)據(jù)給聚類帶來的干擾。其次是點位治理，針對點位位置、點位時間、點位抓拍圖像質(zhì)量等進(jìn)行治理，配合后續(xù)的聚類策略，去除異常點位帶來的聚類錯誤，提高聚類準(zhǔn)確率。

（三）關(guān)系圖譜

關(guān)系圖譜主要用于分析、挖掘以及展現(xiàn)系統(tǒng)中多維數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，輔助公安輕松洞察雜亂無章的海量數(shù)據(jù)背后的復(fù)雜關(guān)聯(lián)，提升公安單位情報研判、挖掘隱藏重點人員的效率等?；诓煌瑯I(yè)務(wù)場景對不同數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)系計算，根據(jù)關(guān)系定義、數(shù)據(jù)來源、計算規(guī)則、關(guān)系權(quán)重等條件，按需創(chuàng)建關(guān)系數(shù)據(jù)處理任務(wù)，形成關(guān)系庫，得到包括警務(wù)信息關(guān)聯(lián)和物聯(lián)信息關(guān)聯(lián)在內(nèi)的全面關(guān)系圖譜，存儲在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中。

關(guān)系圖譜的挖掘，使用到多種關(guān)聯(lián)分析技術(shù)，主要包括以下幾點：

（1）同行人分析：通過人臉抓拍的時間維度，分析多次與同一個人出現(xiàn)在同一個抓拍點的人員；

（2）同乘人分析：通過對車輛主副駕駛抓拍進(jìn)行分析，挖掘經(jīng)常與某個人乘坐同一輛車的人員；

（3）同住人分析：分析旅館住宿信息，挖掘頻繁與相關(guān)人員同時間在同一酒店入駐的人員；

（4）MAC伴隨分析：通過多點位篩選，將人臉與MAC地址進(jìn)行唯一匹配，從而將MAC地址定位到人，后續(xù)即可根據(jù)MAC地址來實現(xiàn)MAC地址的伴隨分析；

（5）同出行分析：通過出行記錄，例如A和B同時乘坐同一班次的飛機(jī)、高鐵、汽車等達(dá)到設(shè)定的次數(shù)，則A和B存在同行關(guān)系。

（四）人員全息檔案

人員檔案是在人員基礎(chǔ)信息檔案的基礎(chǔ)上，增加了物聯(lián)感知數(shù)據(jù)的維度，將人員的關(guān)聯(lián)分析維度、出行規(guī)律維度進(jìn)行綜合，使檔案更加全面，同時更加符合實際對應(yīng)人員的出行軌跡，實現(xiàn)檔案的動態(tài)實時更新。

在人員檔案中，可以看到對應(yīng)人員的關(guān)聯(lián)人員（同行人）、同行人信息以及實時出沒的地點、日常出沒時間點分布、出沒軌跡情況。

三、視頻技術(shù)在治安防控體系中的應(yīng)用

視頻技術(shù)在治安防控體系建設(shè)的應(yīng)用目前非常廣泛，服務(wù)治安管控的多場景、多維度管理。同時，基于視頻豐富的人車物感知屬性并結(jié)合公安相關(guān)重點人車業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，服務(wù)警務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用。視頻技術(shù)在治安管控中的應(yīng)用，最終也是從基礎(chǔ)的比對預(yù)警到大數(shù)據(jù)挖掘研判，實現(xiàn)預(yù)警、預(yù)測、預(yù)防的目的。

以視頻技術(shù)為主的物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)結(jié)合公安網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，可以衍生出更多的行業(yè)應(yīng)用。對應(yīng)用大致進(jìn)行分類，分為通用應(yīng)用、專題應(yīng)用以及可視化應(yīng)用。

通用應(yīng)用沒有警種屬性，可以服務(wù)多警種，主要實現(xiàn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的檢索、查詢以及關(guān)系挖掘。

專題應(yīng)用，更多是服務(wù)特定的案件、特定的犯罪人群以及特定的警種，可以根據(jù)不同模型進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析挖掘，例如涉毒人員挖掘等。

可視化應(yīng)用主要是通過可視化展示方式，宏觀體現(xiàn)數(shù)據(jù)價值，直觀展示數(shù)據(jù)中隱藏的信息。

（一）在公安治安圈層防控中的應(yīng)用

在檢查站前沿（如5公里處、3公里處、1公里處）偵查區(qū)建設(shè)智能卡口，利用視頻識別技術(shù)，通過駕駛室內(nèi)人臉抓拍、車輛抓拍，提前對即將進(jìn)站的車輛進(jìn)行偵查，通過公安重點人員查控庫，提升對重點查控目標(biāo)進(jìn)場前的精準(zhǔn)預(yù)警。通過前端智能設(shè)備的智慧偵查，可以提前發(fā)現(xiàn)哪些車輛該查、哪些車輛可以快速放行，有效減少檢查站民警的核驗工作量。

在核查環(huán)節(jié)，通過視頻及其他物聯(lián)手段，實現(xiàn)對人、車、物、證、碼各類動態(tài)信息的感知，結(jié)合車底圖片掃描、X光物品掃描圖進(jìn)行自動分析，及時發(fā)現(xiàn)可疑人員和可疑物品。同時針對無檢查站的防控點，充分結(jié)合電子卡口，對進(jìn)入防控圈的人員、車輛進(jìn)行電子化核驗，做到進(jìn)出留痕，提升對跨區(qū)域人員、車輛、物品的動態(tài)管控能力。

（二）在智慧平安小區(qū)中的應(yīng)用

通過智慧平安小區(qū)建設(shè)，在各個小區(qū)出入口、單元樓出入口部署人臉感知設(shè)備，結(jié)合社區(qū)“一標(biāo)三實”數(shù)據(jù)，通過視頻分析對進(jìn)出小區(qū)的人員、車輛信息進(jìn)行實時采集，對社區(qū)人員遷入遷出進(jìn)行自動分析（長時間未出現(xiàn)），對頻繁進(jìn)出小區(qū)的陌生人進(jìn)行研判預(yù)警，實現(xiàn)精準(zhǔn)化實有人口管理。

同時，基于人車進(jìn)出的鮮活數(shù)據(jù)，對社區(qū)內(nèi)疑似重點人員聚眾（如上訪人員聚眾、賭博前科人員聚眾、吸毒人員聚眾等）、重點人員脫管等行為進(jìn)行分析，改變以往人工研判發(fā)現(xiàn)晚、發(fā)現(xiàn)不全、耗時耗力等問題，加強(qiáng)社區(qū)重點人員管控和分析研判。

（三）在單元防控和要素管控中的應(yīng)用

針對地鐵公交、重點內(nèi)部單位（如醫(yī)院、學(xué)校）等單元防控區(qū)域，利用視頻的人臉分析、車輛分析、行為分析等技術(shù)，對內(nèi)保單位進(jìn)行治安防控，針對重點人員出入、重點車輛出入以及異常行為（如人員聚集、打架斗毆、人員倒地等）進(jìn)行后臺分析，一經(jīng)觸發(fā)報警自動聯(lián)動附近警力實現(xiàn)快速出警和處置。

通過視頻分析算法的訓(xùn)練，實現(xiàn)對安檢過程中槍支彈藥及零部件的智能識別，在重要的地鐵、鐵路、機(jī)場、物流快遞等物品流動區(qū)域進(jìn)行智能安檢，實現(xiàn)重點危險要素的查控。

（四）在重點人員管控中的應(yīng)用

針對公安禁毒工作中遇到的毒情態(tài)勢感知難、隱性涉毒對象發(fā)現(xiàn)難、涉毒案件研判難、毒駕違法行為打擊難、社區(qū)戒毒人員管控難等問題，通過基于物信融合的大數(shù)據(jù)分析，在海量數(shù)據(jù)資源中萃取線索、精準(zhǔn)研判，提高涉毒案件打擊成效。

充分結(jié)合圍繞視頻感知數(shù)據(jù)的關(guān)系圖譜分析、多維布控分析、人員聚類分析，以已知的涉毒人員名單為基礎(chǔ)，挖掘與這些人員頻繁出沒的其他人員、頻繁出沒的場所，從而挖掘隱性涉毒窩點、隱性吸毒人員以及販賣毒品上下游人員信息。

圍繞重點人員的分析，以視頻大數(shù)據(jù)關(guān)系圖譜技術(shù)、人員聚類技術(shù)為基礎(chǔ)，還可以服務(wù)涉黃人員管控、涉賭人員管控分析等。

四、視頻技術(shù)在治安防控中的應(yīng)用發(fā)展趨勢

視頻技術(shù)將不斷演變，其它AI技術(shù)也將不斷涌現(xiàn)。技術(shù)創(chuàng)新將會促進(jìn)公安業(yè)務(wù)應(yīng)用創(chuàng)新，業(yè)務(wù)應(yīng)用創(chuàng)新亦會引領(lǐng)技術(shù)創(chuàng)新。視頻技術(shù)在公安領(lǐng)域的發(fā)展趨勢，主要有以下幾個方面：

（一）視頻技術(shù)將更加成熟化、多樣化

目前，視頻技術(shù)分析的結(jié)果依舊存在誤報的情況。隨著深度學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化，誤報率將會繼續(xù)降低，比如跨境追蹤技術(shù)[2]在不斷演進(jìn)，該技術(shù)的成熟將會大大助力公安對目標(biāo)進(jìn)行偵查追蹤。視頻技術(shù)的多樣化體現(xiàn)在：（1）多種分析與識別手段將會同時使用或存在于同一算法之中，為治安管控提供全結(jié)構(gòu)化解析服務(wù)；（2）針對特定關(guān)注目標(biāo)的檢測與識別算法將會越來越多，隨著AI訓(xùn)練平臺的不斷演進(jìn)與成熟，更多的個性化目標(biāo)以及行為檢測與識別需求將會涌現(xiàn)并被滿足。

（二）視頻技術(shù)將與警務(wù)大數(shù)據(jù)深度融合

未來的智慧警務(wù)信息化系統(tǒng)離不開云計算、視頻技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)。視頻技術(shù)基于前端攝像機(jī)視頻每天分析得到的人、車、物等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、模型數(shù)據(jù)可以彌補(bǔ)公安大數(shù)據(jù)平臺中缺少的人、車、物動態(tài)時空采集信息。有了這些信息，可以開展更多維度上的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘。大數(shù)據(jù)技術(shù)經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘分析的結(jié)果又可以作為視頻技術(shù)的輸入，用來優(yōu)化AI算法、提升系統(tǒng)AI能力。視頻技術(shù)與警務(wù)大數(shù)據(jù)技術(shù)之間相輔相成，將促使各種研判態(tài)勢類應(yīng)用產(chǎn)生。

（三）視頻技術(shù)將與其它AI技術(shù)深度結(jié)合

單純依靠視頻技術(shù)還不能解決所有問題。目前，在公安某些領(lǐng)域已經(jīng)將視頻技術(shù)與聲紋識別技術(shù)相結(jié)合，對重點管控人員的人員身份進(jìn)行多重核驗。隨著應(yīng)用的不斷深入，新的業(yè)務(wù)需求不斷出現(xiàn)，將會有更多的AI技術(shù)應(yīng)用到公安領(lǐng)域，與視頻技術(shù)結(jié)合為公安創(chuàng)造新的價值。

五、結(jié)語

現(xiàn)階段，國內(nèi)外的人工智能專家、研究人員熱情地投入到視頻技術(shù)及其它人工智能技術(shù)的研究與開發(fā)之中。不同視頻技術(shù)廠家之間的競爭日趨激烈，正是由于這種格局，視頻技術(shù)仍在不斷革新，新的人工智能技術(shù)也在不斷萌芽?；谝曨l的智能化技術(shù)、大數(shù)據(jù)及云計算技術(shù)等的深度融合應(yīng)用，將會持續(xù)助力治安防控體系的建設(shè)完善，推動智慧警務(wù)進(jìn)一步發(fā)展。