基于視頻結構化的偵查應用

關鍵詞 視頻結構化 實踐應用 注意問題 應對措施

基金項目：本文系江蘇省高等學校大學生實踐創新創業訓練計劃院級項目，項目編號：ZC2019009。項目日期：2019年5月。

作者簡介：張堯堯，江蘇警官學院本科生。

中圖分類號：D918 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2020.07.034

一、視頻結構化概述

（一）視頻結構化的概念

視頻結構化就是將監控視頻中的有用信息進行結構化提取的一種應用技術，利用這種技術可以采用圖像識別，特征提取，深度學習的方法和手段將收集到的信息可視化，從而形成直觀的數據模塊。

（二）視頻結構化的實戰需求

作為公安機關處理刑事案件和治安案件強有力的手段，視頻監控技術發揮著不可或缺的作用。視頻結構化可以實現對視頻大數據的分析處理和挖掘信息，實現圖像信息的精細化、標準化。視頻結構化分析能夠將視頻監控中的人、車、非機動車類別等目標進行特征放大，實現對大量視頻圖片的實時化分析和特征提取，將雜亂無章的數據轉化為可視化的信息，為偵查實戰提供視頻圖像的結構化解析應用，大大提高公安機關的辦案效率，縮小所需的財力物力。主要體現在以下幾個方面：

1. 提高搜索和排查的速度

對于大批量的視頻監控內容，單純地通過人眼去查找監控視頻中的目標信息，無異于大海撈針。而經過視頻結構化技術處理之后，在海量圖片和視頻中查找嫌疑人，以前需要巨大人力的排查，現在幾秒鐘即可完成對于嫌疑人的比對和確定，極大提高了搜索和排查的速度。

2. 降低圖片、視頻的存儲占比

傳統的視頻偵查需要巨大的存儲空間來滿足視頻監控的存儲問題，而結構化處理后的視頻內容被極大的壓縮，長期來看，可以解決視頻占據大量存儲空間的問題，減少存儲設備或者服務器的配置，降低存儲成本，方便視頻偵查設備的實戰靈活應用。

3. 實現數據的深度挖掘和應用

對于視頻結構化處理的信息，經過深度應用分析之后，按照所屬的特征可以存入相應的數據庫，例如人臉比對數據庫、車輛圖像數據庫、物品特征數據庫等等，需要提取信息或是比對時，可以直接進行檢索，能夠提高視頻數據的分析和預測功能，提高原視頻的使用價值和應用效能。

二、視頻結構化的偵查應用

視頻結構化，能夠把數據變活，實現從人工看視頻，到機器看視頻的智能轉變，這種視頻結構化技術通常是將人體特征和人臉特征進行捆綁，將車輛特征與車輛信息鎖定，通過人體特征鎖定人臉特征，從而鎖定犯罪嫌疑人，通過對車輛特征的比對，鎖定車輛個體，從而獲取偵查線索。利用視頻結構化偵查就是從經過視頻結構化處理過的視頻或者圖片信息中鎖定、找到犯罪嫌疑人并且尋找線索的過程。

在偵查方面，視頻結構化主要存在以下幾種典型應用：

（一）搜索目標

視頻結構化技術可以實現多種搜索方式，按照類型搜索可以分為人、車、物的分類搜索，生成快照索引信息;按照軌跡搜索，可以通過時間線索將人物或者車輛的空間軌跡連接起來，通過目標的運動軌跡，公安機關可以獲取人車的運動方向，運動區域，運動時間和運動速度，查詢人車所到之處，從而獲得相應的線索;按照特征搜索，可以根據人、車、物體的屬性特征，以及外觀條件，包括衣著特征以及衣著的顏色特征、人物的身高、物體的大小特征，來設別目標。例如，為了鎖定犯罪嫌疑人，只需要在視頻結構化的平臺上選擇關鍵信息比如白色上衣、黑色褲子、帽子、藍色鞋子，那么平臺上就會顯示與之相關特征出現的視頻畫面，而對于那些無關的視頻畫面，平臺則會自動跳過。

（二）辨識犯罪行為

通過視頻結構化技術的處理，可以使視頻說話，能夠使視頻將人、車、物的信息進行描述概括，例如：對于人物行為而言，能夠判斷人物是越界，是否聚集，是否在某處逗留和徘徊，也能夠對人流量進行統計，自動限制人員數量。對于車輛行為而言，系統直接顯示車輛的行駛狀態和大致動機，并且直接在屏幕上進行標注。對于物品而言，能夠顯示物品的遺留、丟失、位移等行為特征。對于這些人、車、物品的行為辨識，能夠為公安防控工作提供預警，基本上可以將違法犯罪遏制于預備階段，免去事后的調查和打擊活動。

（三）分析對象規律

通過視頻監控和視頻結構化技術，公安機關可以將同行人員和隨行物品一并關聯，例如同一賓館住宿人員，從而判斷作案的人數，確定嫌疑人數量，從而合理安排警力進行抓捕追蹤，確保警察安全。分析對象規律的另一應用就是分析犯罪嫌疑人經常流動的位置，確定犯罪嫌疑人的活動范圍，從而縮小偵查和摸排的范圍。

（四）串并案件

通過對數據庫中視頻結構化數據的深度分析，將犯罪嫌疑人的作案手法、作案工具、案件發生的時間和區域進行串并，深度挖掘案件之間的關聯信息。在公安偵查活動中，同一犯罪嫌疑人進行犯罪的時候，基本上會更改自身的穿著打扮，但是其行為特征和行為方式基本上不會發生改變，視頻結構化平臺會鎖定類似的行為特征，對一些行為特征相似的案件平臺會自動進行串并，從而達到節約辦案成本，提高偵辦關聯案件的效率。

（五）協同作戰

利用視頻結構化技術，可以實現視頻資源和數據的共享，使得視頻監控不再是獨立分割的單元，做到資源更新實時同步，多流程任務管理，有效支撐協同指揮作戰。并能夠有效管理視頻資料，及時共享線索，充分發掘線索的時效性價值。

三、偵查應用需注意的問題

（一）視頻結構化存在的不足

1.識別準度較差

視頻結構化依賴于視頻的清晰程度，這種清晰程度包括視頻的解析、格式、顏色和屬性。原視頻如果質量較差，那么會導致識別的顆粒度較大，必然會導致視頻結構化分析的不準確，從而難以發揮視頻結構化的優勢。

2. 運算量巨大

目前，視頻結構化的算法還不夠成熟，只能通過遍歷法，對數據進行分析，看似提取了相關的特征，但是這些都是在比對完所有特征所呈現出來的。視頻結構化在比對時，有時會無法鎖定關鍵的特征，會將所有的特征都進行比對。這樣一方面加大了數據量，另一方面也降低了效率，浪費了時間，較少數據的情況下運算數據還可以滿足應用需求，但是數據量變大之后，運算速度會明顯下降。

3. 視頻格式不統一

目前由于視頻監控的制造沒有規范性和標準性，各類視頻監控種類繁多，例如市面上幾種主流的格式有CIF、4CIF、QCIF、D1等。因此在視頻格式上難以做到統一，這是我國對視頻監控管理制度性缺乏所造成的，而視頻結構化分析需要以統一的格式為基礎。沒有統一的格式，在進行視頻結構化處理之前還要將視頻格式統一，進行視頻格式轉化，這在一定程度上降低了視頻結構化的速率，不利于提高辦案效率。

4. 視頻監控的數量分布不均

視頻監控的數量分布不是很均勻，有些地方視頻監控的數量較少，導致這些區域視頻監控覆蓋不到，難以形成數據鏈規模。例如就人物軌跡而言，目前雖然可以通過分析推測人物的去向，但是比起全程跟蹤來說，檢測速率要慢得多。

（二）應對之策

1.進一步普及高清攝像頭，將之前老舊的公安視頻監控更新換代

公安機關可以向財政部門申請專門經費，用于更新老舊治安監管的視頻設備。與此同時，要更新視頻結構化客戶端及載體，做到接收信息端和處理信息端的及時更新。

2.優化視頻結構化算法

高效精準的視頻結構化算法能夠根據不同的負載環境進行深度學習、高性能的計算，能夠強有力的推動視頻結構化技術的發展，能夠排除視頻監控中的干擾因素，從而達到提高準確率的目的。公安機關可以和相關的企業公司進行合作，或者引進先進的專業人才共同開發、創新和研究新的高效的算法，從而解決公安機關自身科創水平低下的問題，達到優化算法的目的。

3.在公安行業內對于視頻監控進行格式的統一

公安部門應該聯合相關的機構和組織，制定相關的視頻監控標準，制定統一的視頻規范，對格式進行相應的限制，具體細化視頻監控行業的安裝規則，達到視頻監控利用的最優化。

4.提高視頻監控的覆蓋率

公安機關要繼續推進“平安城市”“智慧城市”“城市立體化治安防控”等項目的建設，加大視頻監控數量的投入，提高視頻監控的覆蓋率，盡可能安裝全方位，多角度的視頻監控。

四、總結

違法犯罪案件數量日益增多，違法犯罪手段日益復雜多樣，面對日益復雜的公安刑事案件，單獨依靠傳統的視頻監控偵查技術已經難以滿足公安工作的需要。在這種公安形勢背景下，視頻結構化偵查在公安偵查中越來越發揮著十分重大的作用，在公安機關提高工作效率，提高案件的偵破率等方面起著不可或缺的重要意義。雖然目前視頻結構化偵查還存在著一些急需解決的問題，但是公安機關在警務實踐中不斷優化和創新視頻結構化技術，對普通的視頻監控進行視頻結構化處理分析，能夠得出多種實戰數據，實現公安機關視頻偵查、收集情報、分析處理、實時指揮等多種實戰運用需求，能夠將傳統的事后視頻監控反查的應用模式轉向事前預警的模式轉化，縮短破案時間，節省辦案警力，降低警務工作人員的勞動強度，降低辦案所需成本，提高公安警務工作效率，從而深化公安警務改革。

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