摘要：本文專注于探討人工智能技術(shù)在治安防控領(lǐng)域的應(yīng)用。通過(guò)對(duì)系統(tǒng)架構(gòu)的細(xì)致分析，深入探討了人工智能技術(shù)在應(yīng)用領(lǐng)域中的具體實(shí)踐案例，并針對(duì)實(shí)踐中遇到的數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)及技術(shù)成本問(wèn)題進(jìn)行了全面深入的剖析。本研究旨在為人工智能技術(shù)在治安防控領(lǐng)域的進(jìn)一步優(yōu)化應(yīng)用提供理論支持，以增強(qiáng)社會(huì)治安防控體系的有效性。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；治安防控

引言

傳統(tǒng)的治安防控手段在面對(duì)海量數(shù)據(jù)以及復(fù)雜的社會(huì)環(huán)境時(shí)，逐漸顯露出其局限性，給治安防控工作帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以幫助警方提前發(fā)現(xiàn)潛在的治安隱患，及時(shí)采取措施進(jìn)行防范，從而降低犯罪率，進(jìn)而更有效地保障人民群眾的生命和財(cái)產(chǎn)安全，維護(hù)社會(huì)的和諧穩(wěn)定[1]。從理論層面來(lái)看，深入研究人工智能技術(shù)在治安防控中的應(yīng)用，有助于豐富和完善治安防控理論體系，推動(dòng)相關(guān)學(xué)科的交叉融合與發(fā)展[2]。通過(guò)對(duì)人工智能技術(shù)在治安防控實(shí)踐中的應(yīng)用效果進(jìn)行分析和總結(jié)，為進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)人工智能技術(shù)提供理論依據(jù)。

1. 人工智能技術(shù)的定義及其運(yùn)作原理

人工智能（artificial intelligence，AI）是一門(mén)研究如何使計(jì)算機(jī)模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的技術(shù)科學(xué)，通過(guò)計(jì)算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)人類智能，使機(jī)器設(shè)備、系統(tǒng)能夠像人類一樣進(jìn)行思考和學(xué)習(xí)。在治安防控工作中，通過(guò)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)對(duì)視頻監(jiān)控畫(huà)面進(jìn)行智能分析和處理，可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)異常態(tài)勢(shì)分析、事件預(yù)警、軌跡和目標(biāo)追蹤，實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)的快速處理和分析，提高治安防控的精準(zhǔn)性和時(shí)效性[3]。

2. 人工智能技術(shù)在治安防控中的系統(tǒng)架構(gòu)

人工智能技術(shù)在治安防控中的系統(tǒng)架構(gòu)圖如圖1所示，分為感知層、平臺(tái)服務(wù)層和應(yīng)用層。感知層負(fù)責(zé)提供視頻、圖片資源，由于攝像頭點(diǎn)位眾多且分散，前置受硬件計(jì)算資源限制，只能運(yùn)行簡(jiǎn)單算法。感知層通過(guò)部署AI雙目治安攝像機(jī)，可識(shí)別畫(huà)面中的人體、人臉及其多種屬性，如人員運(yùn)動(dòng)方向、衣物類型、性別、配飾、帽子、口罩、發(fā)型，以及騎行及載人狀態(tài)等[4]；也可篩選輸出畫(huà)面最佳的人臉圖片，進(jìn)行人臉比對(duì)、去重和去誤報(bào)，同時(shí)檢測(cè)畫(huà)面中多張人臉；還可對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)和非機(jī)動(dòng)車(chē)抓拍，對(duì)駕駛員的人臉、人體和車(chē)等屬特征識(shí)別，完成目標(biāo)初篩與輕量分析，為平臺(tái)服務(wù)層提供視頻和圖片數(shù)據(jù)支撐。

平臺(tái)服務(wù)層通常根據(jù)感知端攝像機(jī)解析路數(shù)需求配置相應(yīng)GPU計(jì)算資源，并集中運(yùn)行更復(fù)雜的算法。平臺(tái)服務(wù)層基于流媒體的取流、編解碼，對(duì)感知層抓取的圖片進(jìn)行智能解析。解析可分為四類：（1）人體智能分析。對(duì)活動(dòng)人體目標(biāo)抓拍圖片進(jìn)行特征提取以及建模，對(duì)檢測(cè)到的人體進(jìn)行多種類型的屬性識(shí)別，包含人員的運(yùn)動(dòng)方向、速度、頭發(fā)、雨傘、口罩、帽子、包、衣服、鞋子、眼鏡、服裝、拎東西等狀態(tài)屬性[5]。（2）人臉智能分析。對(duì)人臉圖片進(jìn)行屬性提取、建模比對(duì)，其中人臉屬性包括性別、年齡段、是否微笑、是否戴眼鏡、是否戴口罩、是否戴帽子等。（3）車(chē)輛智能分析。將抓拍圖片中的機(jī)動(dòng)車(chē)和非機(jī)動(dòng)圖片進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法模型對(duì)檢測(cè)到的車(chē)輛進(jìn)行多種類型的屬性識(shí)別，包括號(hào)牌種類、車(chē)牌顏色、車(chē)牌號(hào)、車(chē)輛類型、運(yùn)動(dòng)方向、車(chē)輛品牌、車(chē)輛型號(hào)、車(chē)輛年款、車(chē)身顏色、前車(chē)窗狀態(tài)、駕駛區(qū)域是否有人等。（4）視頻結(jié)構(gòu)化分析。自動(dòng)提取對(duì)實(shí)時(shí)視頻流或離線視頻文件中出現(xiàn)的人、車(chē)、物等活動(dòng)全目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，挑選最優(yōu)幀進(jìn)行抓拍，對(duì)抓拍的圖片進(jìn)行結(jié)構(gòu)化信息提取并建模特征及關(guān)聯(lián)關(guān)系[6]。智能解析結(jié)束后輸出人臉、人體、車(chē)輛、非機(jī)動(dòng)車(chē)相關(guān)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及模型信息，將非結(jié)構(gòu)化視頻轉(zhuǎn)化為可檢索的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)，為應(yīng)用層視頻實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用提供強(qiáng)大的檢索、比對(duì)等智能化支撐。

應(yīng)用層作為業(yè)務(wù)賦能的核心載體，通過(guò)與平臺(tái)服務(wù)層、感知層形成立體化協(xié)同體系，以設(shè)備接入為起點(diǎn)，依托于平臺(tái)的服務(wù)，實(shí)現(xiàn)智能設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)化接入、視頻級(jí)聯(lián)匯聚、聯(lián)網(wǎng)管理、視頻應(yīng)用、電子地圖、查詢檢索、布控告警和視頻級(jí)聯(lián)匯聚等基本應(yīng)用，對(duì)目標(biāo)追蹤、人像技戰(zhàn)法和車(chē)輛技戰(zhàn)法等專業(yè)應(yīng)用深化，賦能業(yè)務(wù)使用，支持決策者進(jìn)行多維度態(tài)勢(shì)研判。

3. 人工智能技術(shù)在治安防控中的專業(yè)應(yīng)用

3.1 目標(biāo)追蹤應(yīng)用

通過(guò)AI技術(shù)實(shí)時(shí)計(jì)算能力，在搜索結(jié)果中逐步展開(kāi)嫌疑目標(biāo)的軌跡，支撐用戶對(duì)目標(biāo)人員軌跡分析研判。通過(guò)調(diào)用查詢檢索、布控告警、身份核驗(yàn)等共性應(yīng)用，對(duì)人、車(chē)等關(guān)注目標(biāo)進(jìn)行發(fā)現(xiàn)、預(yù)警、鎖定和目標(biāo)追蹤。在案件偵破過(guò)程中收集到的線索信息，以人臉、人體、機(jī)動(dòng)車(chē)、非機(jī)動(dòng)車(chē)、電圍等物聯(lián)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，依托一張地圖，以案件發(fā)生地為中心匹配得到記錄目標(biāo)軌跡的點(diǎn)位，循環(huán)往復(fù)，還原目標(biāo)完整活動(dòng)軌跡，實(shí)現(xiàn)在地圖上漸進(jìn)式搜索發(fā)現(xiàn)嫌疑目標(biāo)的軌跡，可應(yīng)用于重點(diǎn)場(chǎng)所人員實(shí)時(shí)軌跡管控，如走失老人、兒童軌跡復(fù)原，全國(guó)在逃、兩搶一盜嫌犯作案路徑的復(fù)原抓捕等需要對(duì)目標(biāo)人員進(jìn)行視頻追蹤的場(chǎng)景。

例如，湖南省公安廳黨委深入推進(jìn)科技興警三年行動(dòng)，以科技賦能為引擎，實(shí)現(xiàn)新質(zhì)戰(zhàn)斗力與管理服務(wù)效能雙提升。在湖南公安的作戰(zhàn)地圖上，已設(shè)置了數(shù)十萬(wàn)臺(tái)智能感知設(shè)備以及警用無(wú)人機(jī)，為湖南省的治安防控提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。如，2024年10月的一晚，岳陽(yáng)公安對(duì)針電瓶車(chē)盜竊嫌疑人進(jìn)行了“閃電戰(zhàn)”圍剿。當(dāng)晚10時(shí)11分，大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)中心系統(tǒng)警報(bào)響起，一名盜竊前科人員觸發(fā)高危時(shí)段預(yù)警，民警查看發(fā)現(xiàn)，其正在實(shí)施電瓶車(chē)盜竊。犯罪嫌疑人自以為無(wú)人察覺(jué)，卻不知熱成像技術(shù)早已將其體溫信號(hào)轉(zhuǎn)化為屏幕上的紅色光點(diǎn)。與此同時(shí)，地面警力根據(jù)無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)導(dǎo)航展開(kāi)包抄，從鎖定目標(biāo)到人贓并獲僅用時(shí)28分鐘。不僅如此，在衡陽(yáng)公安大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)中心的電子沙盤(pán)上，走失老人的行動(dòng)軌跡被還原成動(dòng)態(tài)熱力圖，民警通過(guò)移動(dòng)警務(wù)終端調(diào)取沿街商鋪監(jiān)控，兩小時(shí)內(nèi)完成傳統(tǒng)排查需三天的工作量。此案例為AI技術(shù)智慧警務(wù)提供了可復(fù)制的技術(shù)范式[7]。

3.2 人像技戰(zhàn)法應(yīng)用

人像技戰(zhàn)法是通過(guò)人臉識(shí)別、行為分析、數(shù)據(jù)融合等AI技術(shù)，將人像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的治安防控策略，進(jìn)行偵查和追逃的一種方法[8]。比對(duì)相關(guān)照片，可以對(duì)人員進(jìn)行搜尋并進(jìn)行預(yù)警，從而快速、精準(zhǔn)地鎖定嫌疑人。在商場(chǎng)、演唱會(huì)等人員密集場(chǎng)所，若某個(gè)人像短時(shí)間內(nèi)頻繁現(xiàn)身不同監(jiān)控區(qū)，且行為慌張、刻意避讓攝像頭，系統(tǒng)可判斷該人員可能存在異常行為，如盜竊、窺探等潛在威脅。對(duì)人員進(jìn)行尾隨研判、同伙挖掘分析時(shí)，通過(guò)對(duì)人臉圖片、地點(diǎn)范圍、時(shí)間范圍、前后最大同行時(shí)間、最小同行抓拍次數(shù)等進(jìn)行分析，可搜索與目標(biāo)人員同行的人員信息。有非法集會(huì)、聚眾賭博出現(xiàn)時(shí)，依據(jù)地點(diǎn)、時(shí)間范圍，以及最小、最大聚集人數(shù)等條件，可精確查詢并識(shí)別群體聚集行為。除此之外，還有人員晝伏夜出分析、時(shí)空碰撞分析、異常態(tài)勢(shì)分析等人像技戰(zhàn)法應(yīng)用。

3.3 車(chē)輛技戰(zhàn)法應(yīng)用

車(chē)輛技戰(zhàn)法是通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)車(chē)輛進(jìn)行監(jiān)控和分析，通過(guò)識(shí)別、追蹤和分析嫌疑車(chē)輛，幫助辦案人員甄別案件的有效線索信息。例如，套牌車(chē)分析，對(duì)嫌疑車(chē)輛進(jìn)行距離矢量計(jì)算和車(chē)輛特征識(shí)別比對(duì)分析，為打擊假牌、套牌行為提供有力支撐；落車(chē)軌跡分析，當(dāng)某車(chē)輛連續(xù)通過(guò)多個(gè)卡口點(diǎn)位時(shí)，根據(jù)抓拍到的車(chē)牌號(hào)碼和時(shí)間段在地理信息系統(tǒng)（GIS）上同步展示車(chē)輛軌跡；落腳點(diǎn)分析，根據(jù)車(chē)輛在城區(qū)卡口中出現(xiàn)的活動(dòng)軌跡，自動(dòng)按照車(chē)輛時(shí)速、路線，分析出車(chē)輛出現(xiàn)的時(shí)間和地點(diǎn)，以此預(yù)判車(chē)輛落腳點(diǎn)[9]。除此之外，同行車(chē)輛分析、隱匿車(chē)挖掘、晝伏夜出分析、非標(biāo)車(chē)檢索和區(qū)域碰撞分析等車(chē)輛技戰(zhàn)法也在實(shí)戰(zhàn)中廣泛應(yīng)用。

2020年7月14日，在湖北省武漢市江夏區(qū)古驛道北華街交叉路口，出現(xiàn)一輛正三輪摩托車(chē)與一輛兩輪摩托車(chē)碰撞的交通事故，事故發(fā)生后正三輪摩托車(chē)的駕駛員逃離現(xiàn)場(chǎng)。江夏區(qū)交警部門(mén)迅速成立專項(xiàng)調(diào)查小組，對(duì)事故進(jìn)行深入調(diào)查，依據(jù)正三輪摩托車(chē)無(wú)牌、逃逸司機(jī)為中年男性等特征，辦案民警通過(guò)“車(chē)控網(wǎng)+”平臺(tái)，運(yùn)用視頻追蹤和軌跡分析技術(shù)，迅速縮小嫌疑車(chē)輛的軌跡活動(dòng)范圍至中心港菜場(chǎng)，當(dāng)晚就鎖定了肇事嫌疑車(chē)輛的活動(dòng)區(qū)域，民警隨即前往蹲點(diǎn)布控，在事發(fā)第三日凌晨5時(shí)27分，將肇事逃逸司機(jī)及正三輪摩托車(chē)查獲。該案例中，AI技術(shù)通過(guò)視頻分析、車(chē)輛特征識(shí)別、數(shù)據(jù)整合及智能決策，將傳統(tǒng)需數(shù)日的破案時(shí)間壓縮至3天，體現(xiàn)了AI在提升安防效率、精準(zhǔn)度和跨部門(mén)協(xié)同中的核心價(jià)值[10]。

4. 人工智能技術(shù)在治安防控中的問(wèn)題和挑戰(zhàn)

4.1 數(shù)據(jù)安全層面

AI技術(shù)治安防控應(yīng)用涉及大量視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、人臉識(shí)別數(shù)據(jù)等敏感信息?，F(xiàn)階段雖已部署了加密技術(shù)，并采用嚴(yán)格的訪問(wèn)控制策略，但隨著黑客技術(shù)不斷發(fā)展，不法人員可能會(huì)利用系統(tǒng)漏洞竊取或篡改數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的安全防護(hù)難度仍在日益攀升，。另外收集和使用個(gè)人隱私信息可能引發(fā)隱私保護(hù)問(wèn)題，未明確數(shù)據(jù)收集和使用范圍，也易造成隱私泄露。

4.2 技術(shù)研發(fā)層面

算法的精確性受數(shù)據(jù)集多樣性和復(fù)雜性影響，如在光線變化、遮擋、多目標(biāo)交互等復(fù)雜場(chǎng)景中，人臉識(shí)別和目標(biāo)檢測(cè)等算法可能會(huì)遭遇誤報(bào)、漏報(bào)以及識(shí)別精度下降等問(wèn)題。高端芯片技術(shù)的缺乏會(huì)影響AI算法的運(yùn)行效率和智能分析的準(zhǔn)確性，治安防控系統(tǒng)對(duì)高清畫(huà)質(zhì)和智能化的需求增加，需要強(qiáng)大的算力支持，而當(dāng)前大規(guī)模運(yùn)算所依賴的GPU和CPU面臨著成本高昂以及電力消耗過(guò)大的問(wèn)題。

結(jié)語(yǔ)

人工智能技術(shù)在安防體系中展現(xiàn)了巨大的應(yīng)用潛力與價(jià)值。然而，正如前文所述，其在應(yīng)用過(guò)程中也面臨諸多復(fù)雜且嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，涵蓋數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)、算法可靠性與成本等多個(gè)關(guān)鍵層面。為了更好地推動(dòng)AI技術(shù)在安防中的深入應(yīng)用，須多管齊下，在數(shù)據(jù)安全方面，建立健全嚴(yán)格的數(shù)據(jù)管理制度，強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全防護(hù)，確保數(shù)據(jù)在合法、合規(guī)、安全的框架內(nèi)使用；在技術(shù)研發(fā)上，持續(xù)加大投入，提升算法的精度與穩(wěn)定性，突破算力瓶頸，增強(qiáng)系統(tǒng)的適應(yīng)性與泛化能力，協(xié)同生態(tài)鏈以釋放規(guī)模效應(yīng)等方式降低成本。同時(shí)，需要加強(qiáng)跨領(lǐng)域合作，促進(jìn)公安部門(mén)、科研機(jī)構(gòu)等各方的協(xié)同創(chuàng)新，共同探索出一條AI技術(shù)與安防深度融合的可持續(xù)發(fā)展之路。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步與完善，AI技術(shù)有望成為安防領(lǐng)域的核心引擎，為打造更加安全、和諧、有序的社會(huì)環(huán)境奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

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作者簡(jiǎn)介：王裕均，本科，高級(jí)工程師，wangyj.hi@chinaccs.cn，研究方向：信息化和通信領(lǐng)域。