信息化背景下視頻監控在公安工作中的新發展

胡瀟禹

摘要：在現今信息化高速發展的背景下，視頻監控系統在公安工作中的應用也在發生著深刻的變革，人臉識別、軌跡分析等技術的出現，一度改變了傳統公安工作的方式方法，但是，這些技術在視頻監控系統的實踐中也暴露出了許多的問題，需要進一步的完善并解決。

關鍵詞：視頻監控系統;人臉識別技術;信息化背景

一、傳統視頻監控在應用中存在的不足

（一）范圍較為固定且容易破壞

視頻監控系統的最前端為視頻監控探頭，對于傳統探頭而言，一般是無法進行自動旋轉的，這就使得其所監控的范圍與角度較為固定，再加上經費限制、地形地貌、建設規劃、建筑設計等影響因素，往往是不可能形成無死角，全覆蓋的理想化效果的，對于基層社區中經常發生的偷竊電動車，車輛刮擦等案件，往往難以調整角度進行有效的取證。并且，監控攝像頭所設位置固定，對于一些犯罪經驗豐富的犯罪分子而言，可能會在作案前對于現場進行踩點，摸清現場監控位置，作案時使用工具改變監控攝像角度，使其無法拍攝作案過程，喪失有利證據。

（二）成像質量低

現今大多數的視頻監控探頭都是較老一代，錄制的視頻像素都不高，有的僅是一些模糊的動作方向，甚至是一些像素點，對于人物的具體特征以及細節動作描述不清楚，并且在白天晚上不同光源的情況下，錄制效果有明顯差異?；鶎訉嵺`中經常有碰到群眾將手機丟失在出租車上的情形，來到派出所企圖通過監控查找車牌，但是往往都是能確認車輛，但是車牌看不清楚，給尋找增加麻煩。在刑偵破案上，也會存在因為現場監控對于嫌疑人犯罪細節拍攝不清導致難以定性的情況。

（三）數據聯動性不強

由于政府部門職能的劃分，目前公安、交警、消防等部門之間的監控系統是自成一體的，另外，社會各單位自建的一些監控系統也是標準不一，監控系統最多也是橫向鋪開，尚未連接組網，更不要說各自點位上的縱向深度?；鶎颖O控調取方面，由于儲存格式，監控接口，播放軟件，審批程序等諸多限制，很難在第一時間去調取，造成不便。

（四）無法進行數據的深度處理

傳統的視頻監控系統作用主要是場景記錄和事后取證，但是隨著現今公安工作的發展，這些都作用已經遠遠不夠了。比如在人口管理方面，以N市Y區B派出所轄區為例，該所轄區常住人口5.5萬人，流動人口2.5萬人，人口成分十分復雜，難以通過人力進行全方位的管控。如果視頻監控系統能夠對于大密度的人群進行自動比對，快速分析所探測人的相關情況，從而提出預警，將極大的緩解轄區民警對于自己所在轄區人員動向情況把握的壓力。再比如臨控人員抓捕方面，傳統的視頻監控系統缺少及時性，只能在臨控人員觸網后，查詢監控中查找臨控人員。如果系統能夠自動進行深度處理，當場確認其是否為需要抓捕人員，則可在抓捕過程中化被動為主動。

二、大數據下視頻監控的新應用

（一）人臉識別

人臉識別技術現主要應用場景為逃犯抓捕方面，其應用主要分為以下三步，一是信息研判與確認，現今視頻監控系統在一些卡口已經可以做到對于人臉的識別分析，當有疑似逃犯經過時，系統經識別會產生人臉預警，并自動通過全國在逃系統確認該人在逃有效性，及時將數據提供給后臺指揮中心進行信息研判。二是現場核實與抓捕，當確認相關信息后，指揮中心將會通知正在巡邏的便衣民警，前往相應地點進行現場核實以及伺機抓捕。三是二次研判與布控，有時存在抓捕對象在民警趕到之前離開現場，因此，需要預警地區周圍監控進行搜索進行二次研判，并在預警地區周圍進行布控。現今人臉識別技術已經在公安系統中得以深度運用，以N市Y區巡特警大隊智獵工作室為例，其以Y區巡特警大隊三中隊為班底，利用此技術從2019年至今已成功抓獲各類臨控人員649名，全國在逃人員312名，戰果斐然。

（二）軌跡追蹤

軌跡追蹤技術應用場景較多的為車輛軌跡的確認，對于一些犯罪嫌疑人現場身份難以確認，但是留有手機號，車輛等其他信息的，利用軌跡追蹤尋找其落腳點。比如寧波鄞州11.12金包銀詐騙案，犯罪嫌疑人使用金包銀項鏈進行典當，當時頭戴帽子，沒有在監控下露臉，同時留下的身份信息也是假的，一時間難以確認，后通過其典當后所乘車輛，采用軌跡追蹤技術，鎖定車輛顏色、車型、牌照等特征，刻畫其車輛軌跡，最終確認落腳點。此外，對于基層一些電瓶車被盜案件中，也可采用類似手段，利用電瓶車上的防盜牌照等相關信息，通過監控攝像頭進行掃描識別，但由于基層中電瓶車防盜車牌安裝普及率不高，因此這方面的應用并沒有推廣開來。

（三）預警查控

預警查控技術主要應用在反恐維穩領域，以及一些重大安?；顒訄鼍?。傳統的視頻監控系統缺少及時預警的功能，在以前的安?；顒又?，多依靠身份證等相關證件進行身份的查實，速度較慢，從外圍到內圍多個檢查站，也在一定程度造成了人民群眾生活的不便，同時也存在身份證冒充等風險?，F今，利用視頻監控，配合預警查控技術，檢查時僅需車輛低速通過，即可進行圖像的截取掃描，對于車輛以及車內人員進行分析，大大的提高了效率，也減少了對于群眾生活的影響。平時反恐領域，在轄區重點部位，利用視頻監控也可對于涉恐維穩人員的動向進行及時預警，方便追蹤。

（四）數據整理

數據整理技術主要應用場景為治安管理方面，針對部分地區流動人口多，人員密集復雜等特點，利用視頻監控技術，對于地區各主要路口進行數據整理，分析出車流、人流量比較大的主要路段，以及一些經常發生警情的路段，從而指導街面警力針對性的開展巡邏防控工作。在重大安保活動中，也可通過此技術，時時分析各自卡口車流量情況，進而方便調整部署，優化警力配置。另外，偵查破案中，對于同一地區發生的相類似案件進行串并偵查，也可通過視頻監控系統調取各自現場的有限視頻資料，進行數據比對分析，確認是否為相同的犯罪嫌疑人作案。

三、應用過程中有關問題分析

（一）信息交流不通

雖然現今的視頻監控技術通過與大數據技術的結合，成立了情指聯動中心等類似指揮機構，可以協調好各部門之間的一些監控統一調度問題，已經在很大程度上改善了數據的聯動性問題，但是，對于基層派出所而言，想要調動大數據進行輔助決策還是沒有實現的。每個派出所的視頻監控范圍一般僅限于自己所所在轄區，如需要調用其他轄區的視頻監控，則要通過一系列的審批流程，通過相應指揮機構協調，難以實現在第一時間的調取，貽誤戰機。

（二）人臉識別技術誤差明顯

1.動態圖像識別精確度還有待進一步提高

隨著人臉識別技術的發展，現在慢慢開始要求其能從單純靜態圖像識別擴展到動態圖像識別?，F今，人臉識別技術面對同一時間段出現的多個高相似度對象時，識別成功率較低。比如在一起販毒案件中，偵查人員已經對于犯罪嫌疑人的基本信息進行了掌握，希望在其出入動車站或者機場時通過人臉識別技術進行預警抓獲，在某動車站閘機處，人臉識別系統也的確發生了預警，民警立刻前往查證，但是發現并不是犯罪嫌疑人，只是與嫌疑人外貌相似度極高，后經調查發現，嫌疑人在系統預警之后順利通過了閘機，系統未成功預警，抓捕失敗。在同一時間段，人臉識別技術對于兩個相似度較高的對象，沒有成功進行識別，發生誤判。

而有時一些低相似度對象，也有可能由于相似度較低，容易被偵查人員忽略。一些人員初期在數據庫中所留下的照片較為久遠，而現今外貌發生了巨大的變化，有些甚至通過整容等手段，改變了自己的樣貌，使得在進行動態圖像識別階段，難以進行準確的把握，雖然可以進入備查范圍，但是相似度較低，很容易被偵查人員忽略。

2.圖像質量參差不齊

受成像設備、環境光線強度、犯罪嫌疑人距離遠近等相關因素的影響，往往視頻監控獲得的圖像質量參差不齊，圖像模糊，分辨率低，細節不清等問題較為常見，這就對后來的一些信息比對造成了很大的麻煩。如周克華系列殺人案中，警方當時所獲取到的視頻圖像質量很低，雖然經過了后期的一系列補救，但是在最終的比對中，周克華僅排名第三，后由于缺乏有力的證據，沒有對其進行鎖定。

3.現實應用中容易抓拍到一些廣告上的圖像

對于一些放置于道路上的視頻監控，其在進行圖像自動比對時，有時候很容易將公交車等外部貼有廣告的車輛作為分析對象。這些廣告上大多有人像，系統對其也會進行自動的識別，并放置到后臺進行處理，造成了大量的數據冗余，以及運行速度的分流浪費。

（三）各種軟件繁雜，專業人員缺失

現階段對于視頻監控系統的開發已經進一步的得到了重視，各種各樣的軟件系統也是層出不窮，但是，每個系統都各有千秋，并且每個系統的操作方法也不盡相同，有時候，對于一個人員的查找，軌跡的追蹤，可能需要多個軟件綜合使用，相互進行信息的補充。但是對于一些普通民警而言，他們對于這些繁雜的軟件使用并不熟悉，可能只是聽說過相關的軟件名稱，同時，基層也缺少相應專業的人員提供技術支持，使得有些軟件雖然研發出來，但是使用率較低，從而造成信息的缺失，無法繼續下一步的工作。另外，缺少專業的視頻監控軟件管理人員，使得一些單位自身對于其所布置的監控點位也不熟悉，對于有些現場，甚至不清楚附近有無監控。

（四）硬件設備難以跟進

1.攝像頭老舊，點位布控不對，高壓力下故障率高

監控攝像頭作為視頻監控系統的最前端，其所獲得的圖像質量直接決定了之后大數據碰撞或者其他分析處理的效果，遺憾的是，視頻資料不同于照片資料，它的圖像分辨率（最高528×384dpi）遠遠低于照片的分辨率（一般均在1024×768dpi以上）。[1]并且由于經費等種種原因，現今的大部分攝像頭都較為老舊，圖像分辨率低。另外，由于當時規劃等沒有進行長遠的考慮，有些攝像頭點位布置之后，會被后來建造的路牌或者是路邊大樹枝葉遮擋，失去其應有的作用。

攝像頭的老舊，造成的另一個問題就是，在高壓環境下故障率高，監控設備大多都是24小時開機的，同時還要面對風霜雨雪等各種自然條件的考驗，在如此高壓的工作狀態下，故障率顯著升高，加上有些時候維修不及時不到位，易形成監控盲點。

2.對于網絡帶寬的巨大壓力

隨著視頻監控網絡的路數越來越多，每天獲取的數據量進一步的增加，導致碼流越來越大，對于網絡帶寬的壓力也越來越大，從而造成網絡阻塞、視頻馬賽克化、視頻延遲等各種問題。但是實際上，一個高清攝像機所傳來的數據中，有很多的數據都是無效數據，一個1080P的顯示屏顯示9路130萬高清攝像機畫面下，我們實際僅僅能看到23萬像素，但是前端傳輸過來的數據一定是130萬×9=11.7百萬像素的畫面，同時傳輸給終端顯示的時候網絡中9.7百萬像素的數據其實是無效數據[2]

3.大數據的存儲

視頻監控系統產生大量的視頻圖像，音頻等，海量數據的涌入，最大的問題在于數據的存儲，如何將這些數據很好的分類存儲，方便之后的檢索使用。同時，要求存儲硬件能在7*24小時的高壓情況下保持穩定性，在系統出現問題時能及時搶救保存數據。對于大數據存儲方面的研究，仍需進一步跟進。

四、相關問題的解決方法與建議

（一）將權限有限度的下放

針對現實中基層對于相關技術使用不暢，造成信息沒法及時互通的問題，可以以所為單位，給每個基層派出所提供一個賬號，賬號交由值班領導負責，對于需要跨區域調用視頻監控資料或者是求助于聯勤指揮中心的時間，能夠通過賬號及時進行操作反饋。派出所其實是運用最多的地方，但是現實中，派出所都沒有權限，造成一些本來很快能追到的東西要通過層層審批進行，造成時間上的浪費。而將賬號以所單位下發，也可在一定程度上防止相關資源被濫用泄露。

（二）以租代建的模式

受經費等條件的限制，針對視頻監控少的問題，地方派出所或者政府不可能馬上大規模的進行視頻監控點位擴增，那么可以利用現階段其他部門的一些視頻監控資源，通過與相關部門的協商，租用其視頻監控攝像頭、軟件平臺、使用終端、操作人員，通過“以租代建”的模式，進行視頻監控資源的進一步擴張。

（三）整合軟件功能，培養專業人才

現有的軟件五花八門，有些是市級部門研發，有些是省級部門研發，適用范圍不盡相同，較為雜亂，應進行系統整合，盡可能的將多個軟件的有點集中于一身，權限可以進行控制，但是其基礎功能，如軌跡追蹤、人像比對、預警查控等應該都基本具備，這樣也緩解了一些基層民警不會使用的尷尬局面。

另外，加大專業人才的培養力度，選取專業性突出，責任心強的民警，加上相應的協輔警作為支撐，建立專門的高素質信息化視頻監控管理隊伍，對于本轄區范圍內的視頻監控了然于心，同時加強隊伍建設，對于每一位業務員進行相應培訓，使每一位業務員都能熟練的使用系統進行信息捕捉，信息研判，信息反饋，提高技戰術水平。

（四）低質量圖像重建技術

針對現在視頻監控系統獲得的圖像質量層次不齊，其中還夾雜的大量低質量的圖像，對此，可以采用低質量圖像重建技術，通過后天補救的方法，盡可能的還原現場原來的面貌。低質量圖像重建技術的基本原理是對于分辨率較低，圖像模糊的圖像算法進行重建，以盡可能提高其清晰度，之后再運用人臉識別技術進行分析比對，提高準確度。

（五）完善比對參數

現今的視頻監控系統中，對于人臉比對所采用的參數一般為通過人面部器官的分布、膚色等差異性特征，通過三維數據建模，之后與數據庫中數據進行碰撞形成結果，但是這種對于面部器官分布進行分析的方法還是存在較大的誤差的，特別是對于雙胞胎而言。因此，建議增加其他生物特征進行比對分析，比如虹膜、視網膜、聲音（語音）、體形等，當然，這些生物特征相對于面部而言采集要求會更高一些，因此可以視情況進行采用。

（六）進一步升級相關設備

硬件設備是視頻監控系統的根本，硬件設施包括視頻監控攝像頭，視頻存儲設備等，提高視頻監控攝像頭的清晰度，減輕網絡帶寬壓力，同時加強存儲硬件性能，都是現今需要去解決突破的問題。

軟件方面，針對一些地區專業化隊伍不強的，對于自身區域內監控攝像分布不了解的情況，可以開發市場上一些地圖軟件中類似“搜附近”功能，當有人丟失東西或者是其他需要必須查看監控，可以在軟件中輸入大致地點，系統自動檢索出附近地區監控，方便調看。

參考文獻：

[1] 陳合權，魏蓮芳.論視頻監控系統在公安工作中的應用[J].湖北警官學院學報，2011，122

[2] 林青.云領安防大數據時代——安防大數據時代下的視頻監控解決之道[J].技術與應用，2013，39-42