人工智能技術在治安防控中的應用研究

摘要：本文專注于探討人工智能技術在治安防控領域的應用。通過對系統架構的細致分析，深入探討了人工智能技術在應用領域中的具體實踐案例，并針對實踐中遇到的數據安全挑戰及技術成本問題進行了全面深入的剖析。本研究旨在為人工智能技術在治安防控領域的進一步優化應用提供理論支持，以增強社會治安防控體系的有效性。

關鍵詞：人工智能技術；治安防控

引言

傳統的治安防控手段在面對海量數據以及復雜的社會環境時，逐漸顯露出其局限性，給治安防控工作帶來了巨大挑戰。人工智能技術的應用可以幫助警方提前發現潛在的治安隱患，及時采取措施進行防范，從而降低犯罪率，進而更有效地保障人民群眾的生命和財產安全，維護社會的和諧穩定[1]。從理論層面來看，深入研究人工智能技術在治安防控中的應用，有助于豐富和完善治安防控理論體系，推動相關學科的交叉融合與發展[2]。通過對人工智能技術在治安防控實踐中的應用效果進行分析和總結，為進一步優化和改進人工智能技術提供理論依據。

1. 人工智能技術的定義及其運作原理

人工智能（artificial intelligence，AI）是一門研究如何使計算機模擬、延伸和擴展人類智能的技術科學，通過計算機程序實現人類智能，使機器設備、系統能夠像人類一樣進行思考和學習。在治安防控工作中，通過利用計算機視覺、深度學習等技術對視頻監控畫面進行智能分析和處理，可實時監測異常態勢分析、事件預警、軌跡和目標追蹤，實現對海量數據的快速處理和分析，提高治安防控的精準性和時效性[3]。

2. 人工智能技術在治安防控中的系統架構

人工智能技術在治安防控中的系統架構圖如圖1所示，分為感知層、平臺服務層和應用層。感知層負責提供視頻、圖片資源，由于攝像頭點位眾多且分散，前置受硬件計算資源限制，只能運行簡單算法。感知層通過部署AI雙目治安攝像機，可識別畫面中的人體、人臉及其多種屬性，如人員運動方向、衣物類型、性別、配飾、帽子、口罩、發型，以及騎行及載人狀態等[4]；也可篩選輸出畫面最佳的人臉圖片，進行人臉比對、去重和去誤報，同時檢測畫面中多張人臉；還可對機動車和非機動車抓拍，對駕駛員的人臉、人體和車等屬特征識別，完成目標初篩與輕量分析，為平臺服務層提供視頻和圖片數據支撐。

平臺服務層通常根據感知端攝像機解析路數需求配置相應GPU計算資源，并集中運行更復雜的算法。平臺服務層基于流媒體的取流、編解碼，對感知層抓取的圖片進行智能解析。解析可分為四類：（1）人體智能分析。對活動人體目標抓拍圖片進行特征提取以及建模，對檢測到的人體進行多種類型的屬性識別，包含人員的運動方向、速度、頭發、雨傘、口罩、帽子、包、衣服、鞋子、眼鏡、服裝、拎東西等狀態屬性[5]。（2）人臉智能分析。對人臉圖片進行屬性提取、建模比對，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）車輛智能分析。將抓拍圖片中的機動車和非機動圖片進行結構化分析，通過深度學習算法模型對檢測到的車輛進行多種類型的屬性識別，包括號牌種類、車牌顏色、車牌號、車輛類型、運動方向、車輛品牌、車輛型號、車輛年款、車身顏色、前車窗狀態、駕駛區域是否有人等。（4）視頻結構化分析。自動提取對實時視頻流或離線視頻文件中出現的人、車、物等活動全目標進行檢測，挑選最優幀進行抓拍，對抓拍的圖片進行結構化信息提取并建模特征及關聯關系[6]。智能解析結束后輸出人臉、人體、車輛、非機動車相關的結構化數據及模型信息，將非結構化視頻轉化為可檢索的結構化數據庫，為應用層視頻實戰應用提供強大的檢索、比對等智能化支撐。

應用層作為業務賦能的核心載體，通過與平臺服務層、感知層形成立體化協同體系，以設備接入為起點，依托于平臺的服務，實現智能設備的標準化接入、視頻級聯匯聚、聯網管理、視頻應用、電子地圖、查詢檢索、布控告警和視頻級聯匯聚等基本應用，對目標追蹤、人像技戰法和車輛技戰法等專業應用深化，賦能業務使用，支持決策者進行多維度態勢研判。

3. 人工智能技術在治安防控中的專業應用

3.1 目標追蹤應用

通過AI技術實時計算能力，在搜索結果中逐步展開嫌疑目標的軌跡，支撐用戶對目標人員軌跡分析研判。通過調用查詢檢索、布控告警、身份核驗等共性應用，對人、車等關注目標進行發現、預警、鎖定和目標追蹤。在案件偵破過程中收集到的線索信息，以人臉、人體、機動車、非機動車、電圍等物聯數據為基礎，依托一張地圖，以案件發生地為中心匹配得到記錄目標軌跡的點位，循環往復，還原目標完整活動軌跡，實現在地圖上漸進式搜索發現嫌疑目標的軌跡，可應用于重點場所人員實時軌跡管控，如走失老人、兒童軌跡復原，全國在逃、兩搶一盜嫌犯作案路徑的復原抓捕等需要對目標人員進行視頻追蹤的場景。

例如，湖南省公安廳黨委深入推進科技興警三年行動，以科技賦能為引擎，實現新質戰斗力與管理服務效能雙提升。在湖南公安的作戰地圖上，已設置了數十萬臺智能感知設備以及警用無人機，為湖南省的治安防控提供實時數據。如，2024年10月的一晚，岳陽公安對針電瓶車盜竊嫌疑人進行了“閃電戰”圍剿。當晚10時11分，大數據實戰中心系統警報響起，一名盜竊前科人員觸發高危時段預警，民警查看發現，其正在實施電瓶車盜竊。犯罪嫌疑人自以為無人察覺，卻不知熱成像技術早已將其體溫信號轉化為屏幕上的紅色光點。與此同時，地面警力根據無人機實時導航展開包抄，從鎖定目標到人贓并獲僅用時28分鐘。不僅如此，在衡陽公安大數據實戰中心的電子沙盤上，走失老人的行動軌跡被還原成動態熱力圖，民警通過移動警務終端調取沿街商鋪監控，兩小時內完成傳統排查需三天的工作量。此案例為AI技術智慧警務提供了可復制的技術范式[7]。

3.2 人像技戰法應用

人像技戰法是通過人臉識別、行為分析、數據融合等AI技術，將人像數據轉化為可操作的治安防控策略，進行偵查和追逃的一種方法[8]。比對相關照片，可以對人員進行搜尋并進行預警，從而快速、精準地鎖定嫌疑人。在商場、演唱會等人員密集場所，若某個人像短時間內頻繁現身不同監控區，且行為慌張、刻意避讓攝像頭，系統可判斷該人員可能存在異常行為，如盜竊、窺探等潛在威脅。對人員進行尾隨研判、同伙挖掘分析時，通過對人臉圖片、地點范圍、時間范圍、前后最大同行時間、最小同行抓拍次數等進行分析，可搜索與目標人員同行的人員信息。有非法集會、聚眾賭博出現時，依據地點、時間范圍，以及最小、最大聚集人數等條件，可精確查詢并識別群體聚集行為。除此之外，還有人員晝伏夜出分析、時空碰撞分析、異常態勢分析等人像技戰法應用。

3.3 車輛技戰法應用

車輛技戰法是通過多模態數據融合與深度學習技術對車輛進行監控和分析，通過識別、追蹤和分析嫌疑車輛，幫助辦案人員甄別案件的有效線索信息。例如，套牌車分析，對嫌疑車輛進行距離矢量計算和車輛特征識別比對分析，為打擊假牌、套牌行為提供有力支撐；落車軌跡分析，當某車輛連續通過多個卡口點位時，根據抓拍到的車牌號碼和時間段在地理信息系統（GIS）上同步展示車輛軌跡；落腳點分析，根據車輛在城區卡口中出現的活動軌跡，自動按照車輛時速、路線，分析出車輛出現的時間和地點，以此預判車輛落腳點[9]。除此之外，同行車輛分析、隱匿車挖掘、晝伏夜出分析、非標車檢索和區域碰撞分析等車輛技戰法也在實戰中廣泛應用。

2020年7月14日，在湖北省武漢市江夏區古驛道北華街交叉路口，出現一輛正三輪摩托車與一輛兩輪摩托車碰撞的交通事故，事故發生后正三輪摩托車的駕駛員逃離現場。江夏區交警部門迅速成立專項調查小組，對事故進行深入調查，依據正三輪摩托車無牌、逃逸司機為中年男性等特征，辦案民警通過“車控網+”平臺，運用視頻追蹤和軌跡分析技術，迅速縮小嫌疑車輛的軌跡活動范圍至中心港菜場，當晚就鎖定了肇事嫌疑車輛的活動區域，民警隨即前往蹲點布控，在事發第三日凌晨5時27分，將肇事逃逸司機及正三輪摩托車查獲。該案例中，AI技術通過視頻分析、車輛特征識別、數據整合及智能決策，將傳統需數日的破案時間壓縮至3天，體現了AI在提升安防效率、精準度和跨部門協同中的核心價值[10]。

4. 人工智能技術在治安防控中的問題和挑戰

4.1 數據安全層面

AI技術治安防控應用涉及大量視頻監控數據、人臉識別數據等敏感信息?，F階段雖已部署了加密技術，并采用嚴格的訪問控制策略，但隨著黑客技術不斷發展，不法人員可能會利用系統漏洞竊取或篡改數據，數據的安全防護難度仍在日益攀升，。另外收集和使用個人隱私信息可能引發隱私保護問題，未明確數據收集和使用范圍，也易造成隱私泄露。

4.2 技術研發層面

算法的精確性受數據集多樣性和復雜性影響，如在光線變化、遮擋、多目標交互等復雜場景中，人臉識別和目標檢測等算法可能會遭遇誤報、漏報以及識別精度下降等問題。高端芯片技術的缺乏會影響AI算法的運行效率和智能分析的準確性，治安防控系統對高清畫質和智能化的需求增加，需要強大的算力支持，而當前大規模運算所依賴的GPU和CPU面臨著成本高昂以及電力消耗過大的問題。

結語

人工智能技術在安防體系中展現了巨大的應用潛力與價值。然而，正如前文所述，其在應用過程中也面臨諸多復雜且嚴峻的挑戰，涵蓋數據安全與隱私保護、算法可靠性與成本等多個關鍵層面。為了更好地推動AI技術在安防中的深入應用，須多管齊下，在數據安全方面，建立健全嚴格的數據管理制度，強化數據安全防護，確保數據在合法、合規、安全的框架內使用；在技術研發上，持續加大投入，提升算法的精度與穩定性，突破算力瓶頸，增強系統的適應性與泛化能力，協同生態鏈以釋放規模效應等方式降低成本。同時，需要加強跨領域合作，促進公安部門、科研機構等各方的協同創新，共同探索出一條AI技術與安防深度融合的可持續發展之路。隨著技術的不斷進步與完善，AI技術有望成為安防領域的核心引擎，為打造更加安全、和諧、有序的社會環境奠定堅實基礎。

參考文獻：

[1]王強，張莉.面向動態犯罪模式的深度學習預警模型優化[J].公共安全科學技術報，2021，19（4）：87-95.

[2]李明，王建軍.智慧警務背景下AI驅動型治安防控體系構建研究[J].公安學究，2023，26（2）：15-28.

[3]周志華.機器學習[M].北京：清華大學出版社，2016：1-10，73-89.

[4]李華，張偉，王強.基于深度學習的城市治安監控異常事件檢測算法[J].自動化學報，2021，47（9）：2213-2225.

[5]王大偉.基于邊緣智能的治安防控終端硬件設計[J].中國安防，2021，45（6）：33-39.

[6]巴塔西，王海鵬.基于雙流時空網絡的反光衣穿戴檢測方法[J].計算機學報，2022，45（8）：1623-1633.

[7]李毅，楊昭，顏英華.科技賦能，守護平安服務民生——湖南公安科技強警實現警務戰力與服務效能雙提升[N].湖南日報，2025-02-27（8）.

[8]馮前，羅小磊，張陽，等.基于大數據人像識別技術對人員關系的技戰法應用與分析[J].數字通信世界，2019（10）：214-215.

[9]李明.基于深度強化學習的夜間車輛落腳點預測[J].中國安防，2022，44（5），29-35.

[10]魏娜.違法車一上路就被盯上了，“天網+地網”精準打擊交通違法[EB/OL].（2021-02-04）[2025-03-06].https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1690759749176560151.

作者簡介：王裕均，本科，高級工程師，wangyj.hi@chinaccs.cn，研究方向：信息化和通信領域。