多信息融合的步態(tài)偵查技術(shù)研究

中圖分類號：D918.2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

Abstract：Complex criminal cases today present systematic characteristics of multi-factor coupling and dynamic evolution，and their investigation process faces the challenge of nonlinear information integration. Criminal suspects use anti-detection methods such as changing clothes and shoes，facial obstruction，and posture camouflage，combined with complex environmental interference，which significantly reduces the practical effectiveness of single technical means such as face recognition and video structuring. In order to resolve this problem， this article focuses on the actual needs of suspect identification and tracking，breaks through the recognition bottleneck of a single modality， systematically integrates multi-information such as video structuring，face recognition，and gait recognition，and proposes a multi-information fusion video investigation system with gait recognition as the core，which realizes the dual characterization of suspect behavior patterns and identity characteristics，and provides a new technical path for improving identity recognition capabilities and the efficiency of solving complex cases.

Keywords： complex cases;multi-source information； gait recognition; fusion application

0 引言

復(fù)雜案件偵查本質(zhì)上是復(fù)雜系統(tǒng)中多要素非線性交互的動態(tài)過程[1]，其內(nèi)在的混沌性與自適應(yīng)演化特性[2]對傳統(tǒng)偵查技術(shù)形成嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。當(dāng)前，嫌疑人通過系統(tǒng)性偽裝手段（如換裝、面部遮擋、姿態(tài)扭曲）與環(huán)境干擾因素（跨視角拍攝、光照突變）的耦合作用，使得視頻結(jié)構(gòu)化、人臉識別等技術(shù)在實戰(zhàn)中出現(xiàn)身份難以識別與跨場景追蹤中斷的難題。本研究通過整合步態(tài)、時空、人臉、視頻結(jié)構(gòu)化及傳統(tǒng)偵查等手段，突破單一模態(tài)偵查的技術(shù)瓶頸，構(gòu)建以步態(tài)識別為核心的多信息融合視頻偵查技術(shù)體系，重點解決復(fù)雜場景下的目標(biāo)身份識別、軌跡分析等關(guān)鍵問題，為提升復(fù)雜案件偵破效率提供新技術(shù)范式，推動身份精準(zhǔn)識別與證據(jù)鏈構(gòu)建效能的系統(tǒng)性提升，以高水平的安全保障服務(wù)于高質(zhì)量發(fā)展目標(biāo)。

1 視頻偵查現(xiàn)狀

視頻偵查是執(zhí)法機(jī)構(gòu)繼指紋、DNA之后偵查破案的新利器，它的興起最早追溯到英國。1967年視頻監(jiān)控被引入到私營零售業(yè)，1974年為解決道路交通擁擠問題，倫敦街頭部署了145個攝像頭用于監(jiān)控道路主干道，1994年政府連同警察、地方當(dāng)局、私營企業(yè)在公共街道大規(guī)模建設(shè)視頻監(jiān)控。盡管英國的人口數(shù)量僅占全球的 1% 但它擁有全球 10% 的視頻監(jiān)控，平均每14個公民就擁有1臺監(jiān)控[3]。中國視頻建設(shè)起步較晚，但近年來發(fā)展迅速，1998年中國政府提出金盾工程并調(diào)研立項，2003年經(jīng)國務(wù)院批準(zhǔn)正式啟動建設(shè)，2004年公安部提出了“科技強(qiáng)警\"戰(zhàn)略，推動“平安城市\(zhòng)"視頻監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)普及。2005年開始建設(shè)天網(wǎng)工程，2016年正式啟動雪亮工程，建設(shè)“全域覆蓋、全網(wǎng)共享、全時可用、全程可控\"的公共安全視頻監(jiān)控系統(tǒng)。

作為復(fù)雜系統(tǒng)的典型實例，視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)節(jié)點動態(tài)互聯(lián)與數(shù)據(jù)非線性增長特性，使得傳統(tǒng)人工處理模式面臨瓶頸，推動著監(jiān)控技術(shù)從早期人工處理模式，逐漸演進(jìn)為視頻結(jié)構(gòu)化[4-7]、人臉比對[8-12]、虹膜識別[13-18]、行人重識別[19-22]等技術(shù)，實現(xiàn)更加智能、高效和便捷化的監(jiān)控管理[2]。然而，視頻監(jiān)控復(fù)雜系統(tǒng)同樣面臨多要素非線性耦合[24]挑戰(zhàn)，視頻圖像容易受到天氣、光照、相機(jī)質(zhì)量、拍攝角度、遮擋物等因素影響，同時嫌疑人作案前后刻意偽裝，如換裝、不帶通訊設(shè)備、使用口罩、帽子等遮擋面部、甚至偽裝姿態(tài)、體型等，導(dǎo)致傳統(tǒng)技術(shù)效能衰減。視頻結(jié)構(gòu)化因換裝導(dǎo)致特征點失效，人臉識別受遮擋影響辨識中斷，因遠(yuǎn)距離成像分辨率不足導(dǎo)致紋理特征退化，行人重識別在弱光下難以捕獲有效外觀特征。倫敦郊區(qū)地鐵站系列案件呈現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)的動態(tài)演化特性，同一犯罪團(tuán)伙在時空密集區(qū)域重復(fù)作案，通過頭套遮擋面部，利用低分辨率監(jiān)控環(huán)境增加偵查難度。傳統(tǒng)手段因面部遮擋導(dǎo)致人臉識別失效，衣著特征提取受限于視頻畫質(zhì)，現(xiàn)場缺乏DNA、指紋等痕跡物證。面對復(fù)雜環(huán)境與嫌疑人偽裝行為的雙重挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)視頻偵查手段的局限性日益凸顯，亟需借助新型偵查技術(shù)手段予以補(bǔ)充，而多信息融合步態(tài)識別技術(shù)的融合應(yīng)用，通過運動生物特征的抗干擾性與多源數(shù)據(jù)協(xié)同機(jī)制，為復(fù)雜案件偵破提供創(chuàng)新路徑，顯著提升視頻偵查的實戰(zhàn)效能

2步態(tài)技術(shù)偵查

2.1 步態(tài)技術(shù)內(nèi)涵

過去，步態(tài)是指足跡中能反映留跡人習(xí)慣性行走姿態(tài)及身體結(jié)構(gòu)特點的特征。足跡是在支撐時期遺留的，支撐時期包括：起腳、落腳、滾動3個階段。因此按照運動規(guī)律，步態(tài)特征也分為3個階段：起足特征、落足特征和垂直支撐特征[25]。起足特征是指從足跟抬起到足離開地面的時期，是人體獲得行走動力的時期，起足的主體痕跡是蹬痕，還包括抬痕、挑痕、拾痕、劃痕、掃痕等伴生痕跡;落足的主體痕跡是踏痕，還包括磕痕、擦痕、推痕、跪痕等伴生痕跡;垂直支撐的主體痕跡是壓痕，還包括迫痕、坐痕、擰痕等伴生痕跡[26-27]。現(xiàn)在，我們所說的步態(tài)實質(zhì)上是行走姿態(tài)的簡稱，指人類或動物在行走過程中身體各部位的動態(tài)姿勢和運動模式，它涉及軀干、骨盆、下肢及上肢的協(xié)同作用，并受神經(jīng)、肌肉、骨骼系統(tǒng)的共同調(diào)控。

步態(tài)技術(shù)是以人體行走過程中肢體運動的時空動力學(xué)特征為識別依據(jù)的生物特征識別技術(shù)，其核心在于通過非接觸式采集手段，量化個體自然行走時全身關(guān)節(jié)的協(xié)同運動模式，生成具有生物學(xué)唯一性的身份標(biāo)識符。從技術(shù)內(nèi)涵看，步態(tài)特征的本質(zhì)是人體運動系統(tǒng)的動態(tài)行為印記，其形成受骨骼結(jié)構(gòu)、肌肉記憶、神經(jīng)控制等多維度生理因素的共同作用。從特征構(gòu)成看，步態(tài)包含靜態(tài)特征與動態(tài)特征兩類。靜態(tài)特征反映人體固有生理結(jié)構(gòu)，如身高、頭型、腿骨長度、臂展比例、肌肉分布形態(tài)及重心位置等，構(gòu)成步態(tài)識別的生物學(xué)基礎(chǔ);動態(tài)特征表征運動過程中的行為模式，包括抬腿高度、擺臂幅度、晃頭頻率、聳肩節(jié)奏及神經(jīng)調(diào)控的肢體協(xié)調(diào)性等，體現(xiàn)個體運動習(xí)慣的獨特性，如圖1所示。相較于靜態(tài)生物特征，如虹膜、人臉，步態(tài)特征具有動態(tài)連續(xù)性，表現(xiàn)為時間維度上周期性運動規(guī)律和空間維度上肢體協(xié)調(diào)關(guān)系，這一特性使步態(tài)識別不受換裝、口罩等因素干擾，直接捕捉個體運動的生物學(xué)本質(zhì)。在刑事偵查領(lǐng)域，步態(tài)技術(shù)應(yīng)用通常是將監(jiān)控視頻中嫌疑人步態(tài)片段與數(shù)據(jù)庫樣本比對實現(xiàn)身份鑒別，同時可結(jié)合步態(tài)異常特征推斷行為異常，為身份鑒別與行為推斷提供雙重生物學(xué)依據(jù)。

2.2步態(tài)技術(shù)方法

在刑事偵查實踐中，面對復(fù)雜系統(tǒng)中多要素非線性耦合的偵查挑戰(zhàn)，步態(tài)技術(shù)方法作為突破復(fù)雜案件偵查瓶頸的關(guān)鍵技術(shù)路徑，通過技術(shù)流程體系與數(shù)據(jù)支撐體系的協(xié)同配合，構(gòu)建基于步態(tài)特征解析的偵查決策機(jī)制，實現(xiàn)對抗性環(huán)境下嫌疑目標(biāo)的精準(zhǔn)鎖定與識別。

技術(shù)流程體系分為5個步驟。首先，利用步態(tài)跟蹤技術(shù)和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取行人的外觀特征，并結(jié)合其運動軌跡的動態(tài)特征，實現(xiàn)對行人運動軌跡和位置的精確跟蹤；其次，步態(tài)檢測技術(shù)用于精確定位視頻圖像中的人體區(qū)域，區(qū)分非人體區(qū)域，并通過步態(tài)分割技術(shù)將檢測到的人形區(qū)域從圖像中分離，形成人體剪影區(qū)域，從而排除衣著和面部等因素的干擾;然后整合時空參數(shù)與運動學(xué)參數(shù)（如關(guān)節(jié)角度、身體重心軌跡、肢體擺動幅度），構(gòu)建高區(qū)分度的步態(tài)特征向量；再運用數(shù)理統(tǒng)計模型，將采集到的步態(tài)特征與數(shù)據(jù)庫步態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征相似度計算，完成目標(biāo)身份匹配提取步態(tài)特征。此外，步態(tài)識別還可以有效刻畫犯罪嫌疑人的活動軌跡，為案件偵查提供重要線索（見圖2）。

數(shù)據(jù)支撐體系以三大數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，分別為步態(tài)抓拍數(shù)據(jù)庫、重點人員步態(tài)庫和涉案視頻步態(tài)庫。步態(tài)抓拍數(shù)據(jù)庫依托前端視頻設(shè)備實時采集與后臺資源池分割存儲比對技術(shù)，解析視頻中嫌疑人步態(tài)信息，支撐案發(fā)后嫌疑人歷史軌跡回溯與行為模式分析；重點人員步態(tài)庫按照步態(tài)信息采集技術(shù)相關(guān)規(guī)范等指導(dǎo)性文件，公安機(jī)關(guān)對重點人員進(jìn)行步態(tài)信息采集，應(yīng)用于實時布控、身份識別等業(yè)務(wù);涉案視頻步態(tài)庫通過存儲未破案件嫌疑人步態(tài)特征，開展跨區(qū)域特征相似性比對，利用步態(tài)串并偵查。該方法體系深度耦合計算機(jī)視覺算法與刑事偵查業(yè)務(wù)邏輯，實現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)向司法證據(jù)的規(guī)范化轉(zhuǎn)化，為突破復(fù)雜案件偵查瓶頸提供技術(shù)支撐與法律保障。

2.3 步態(tài)技術(shù)優(yōu)勢

步態(tài)技術(shù)通過整合運動生物力學(xué)特性與環(huán)境適應(yīng)性算法，構(gòu)建了非侵人性、高魯棒性的身份識別體系，其核心優(yōu)勢體現(xiàn)在以下4個方面。1）非侵入性。步態(tài)技術(shù)是一種無接觸的識別技術(shù)，適合于遠(yuǎn)程識別或無感知的環(huán)境，在一定程度上保護(hù)用戶的隱私和個人權(quán)益;2）獨特性。每個人走路姿勢是獨特的，步態(tài)特征受到骨骼結(jié)構(gòu)、肌肉特點、行走習(xí)慣、生活環(huán)境等因素的影響，能夠區(qū)分不同個體、認(rèn)定相同個體;3）動態(tài)性。步態(tài)識別不僅識別靜態(tài)特征，還包括了人體行走時的動態(tài)信息。這使得步態(tài)識別能夠抵抗常見的偽裝手段，如人皮面具、戴口罩、帽子、假發(fā)等;4）可用性。步態(tài)識別受光照強(qiáng)度、性別年齡、換裝偽裝影響較小，能夠多場景、遠(yuǎn)距離、 360^° 全視角識別。步態(tài)技術(shù)以其獨特的優(yōu)勢為智慧公安注入新鮮的“血液”，解決數(shù)億視頻分析的痛點，填補(bǔ)傳統(tǒng)技術(shù)難以覆蓋的空白（見表1）。

2.4步態(tài)技術(shù)現(xiàn)狀評估

步態(tài)識別技術(shù)歷經(jīng)從傳統(tǒng)人工特征提取到現(xiàn)代智能分析的演進(jìn)飛躍，其核心突破源于深度學(xué)習(xí)架構(gòu)在跨模態(tài)特征表征方面的發(fā)展。近年來，步態(tài)技術(shù)演進(jìn)呈現(xiàn)加速態(tài)勢，最新進(jìn)展集中體現(xiàn)在3個方面，分別是深度學(xué)習(xí)方法創(chuàng)新、分析維度擴(kuò)展和數(shù)據(jù)集建設(shè)。其中深度學(xué)習(xí)方法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、自編碼器和生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），步態(tài)分析包括步態(tài)參數(shù)（如步長、步寬、步速等）和軟生物特征參數(shù)（如性別、年齡等），訓(xùn)練測試模型數(shù)據(jù)集包括CASIA-B、OU-MVLP等[28]，并討論了多種基于深度學(xué)習(xí)的步態(tài)識別模型，如在不同行走條件下，NM、BG、CL的平均Rank-1準(zhǔn)確率分別為 97.04%.92.72% 和80.48% ;結(jié)合MaskR-CNN、CNN和LSTM，GaitNet在識別準(zhǔn)確率上達(dá)到了 99.7% ；[29]在100萬段實戰(zhàn)場景步態(tài)序列的測試中，步態(tài)識別的top1命中率也可超過 92%^[30]"。

然而步態(tài)技術(shù)的偵查價值需置于刑事偵查體系的全局維度下進(jìn)行多尺度評估，既要審視其技術(shù)特性與實戰(zhàn)效能，亦需考量法律邊界與倫理風(fēng)險。在技術(shù)層面，步態(tài)識別的核心優(yōu)勢在于通過行走姿態(tài)特征識別身份，對換裝、面部遮擋等反偵查手段具有抗干擾能力，且在低光照、跨視角、遠(yuǎn)距離等復(fù)雜場景中保持識別穩(wěn)定性。但步態(tài)數(shù)據(jù)庫建設(shè)仍處于初級階段，其數(shù)據(jù)規(guī)模、覆蓋廣度與標(biāo)準(zhǔn)化程度較指紋、人臉等傳統(tǒng)生物特征庫存在顯著差距，跨區(qū)域數(shù)據(jù)共享機(jī)制尚未形成規(guī)范化體系；犯罪嫌疑人通過刻意調(diào)整步態(tài)周期、模仿特定行走姿態(tài)步頻篡改等動態(tài)偽裝手段可導(dǎo)致特征向量失真，單一模態(tài)識別誤判風(fēng)險顯著增加，且步態(tài)證據(jù)的證明力較小，需與傳統(tǒng)物證、電子數(shù)據(jù)形成證據(jù)鏈，使步態(tài)技術(shù)真正成為破解復(fù)雜案件偵查困局的戰(zhàn)略性支撐。

3多信息融合的步態(tài)技術(shù)偵查

3.1 多信息融合的步態(tài)技術(shù)偵查理論框架

3.1. 1 基礎(chǔ)理論

1）貝葉斯理論。

貝葉斯理論提供了一種有效的概率推理框架，通過整合步態(tài)、人臉、鞋印等多源生物特征信息提升身份識別準(zhǔn)確性。該方法基于“先驗概率、似然函數(shù)、后驗概率\"的計算邏輯[31]，首先依據(jù)歷史數(shù)據(jù)或經(jīng)驗設(shè)定嫌疑人的初始可能性，再結(jié)合各類特征的實際匹配度進(jìn)行動態(tài)更新。例如當(dāng)嫌疑人面部被遮擋時，系統(tǒng)自動降低人臉特征的權(quán)重，轉(zhuǎn)而依賴更具可靠的步態(tài)特征，通過概率乘積計算綜合判斷結(jié)果。它的優(yōu)勢在于能夠靈活應(yīng)對部分特征缺失或不可靠的情況，系統(tǒng)的魯棒性更強(qiáng)。在實際案件偵辦中，偵查員根據(jù)不同場景特點調(diào)整各特征的置信度權(quán)重，在夜間作案場景中提高步態(tài)特征的參考價值。基于貝葉斯理論的多信息融合方法將在身份識別、軌跡追蹤、案件串并等偵查工作中發(fā)揮更大作用，為破解復(fù)雜案件提供新的技術(shù)思路。

2）物質(zhì)交換理論。

物質(zhì)交換理論建立在洛卡德物質(zhì)交換原理的拓展基礎(chǔ)上，認(rèn)為犯罪嫌疑人在實施犯罪行為過程中，不僅會遺留傳統(tǒng)的物質(zhì)痕跡，步態(tài)特征作為人體運動系統(tǒng)的外在表現(xiàn)，還會通過地面反作用力、空間位移和視頻成像等多重渠道與環(huán)境產(chǎn)生雙向物質(zhì)信息轉(zhuǎn)移[32]，，這些交互信息以運動學(xué)特征、時空軌跡和生物力學(xué)參數(shù)等形式留存于犯罪現(xiàn)場及監(jiān)控系統(tǒng)中。這一理論突破了傳統(tǒng)物質(zhì)交換理論的局限，通過融合步態(tài)動態(tài)特征、視頻影像信息和現(xiàn)場物證痕跡等多源數(shù)據(jù)，將信息交互納入物質(zhì)交換的范疇，為現(xiàn)代偵查技術(shù)提供了新的理論視角和方法支撐。

3）同一認(rèn)定理論。

同一認(rèn)定理論[33]植根于人體運動特征的生物唯一性和多信息融合的基本原理。步態(tài)作為神經(jīng)肌肉系統(tǒng)長期形成的獨特運動模式，其時空、動態(tài)參數(shù)具有穩(wěn)定的辨識性，當(dāng)與人臉、衣物、鞋印等痕跡物證通過貝葉斯概率框架進(jìn)行多層級融合時，形成具有司法證明力的同一性認(rèn)定體系。通過建立從特征提取到置信評估再到證據(jù)轉(zhuǎn)化的認(rèn)證機(jī)制，在保證特征匹配 plt;0.01 的統(tǒng)計學(xué)顯著性前提上，實現(xiàn)了技術(shù)識別結(jié)論向司法證明的有效轉(zhuǎn)化，為復(fù)雜偵查環(huán)境中的身份鑒別提供了科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性和法律適用性的理論基礎(chǔ)。

3.1.2 理論框架

多信息融合理論框架構(gòu)建了動態(tài)循環(huán)的認(rèn)知升級系統(tǒng)，是多主體參與、多維度協(xié)同、多層次交叉、全方位發(fā)展的共同體，其核心演進(jìn)路徑表現(xiàn)為4個螺旋式發(fā)展的維度。首先多信息數(shù)據(jù)特征實現(xiàn)了從同質(zhì)化超越到異質(zhì)化創(chuàng)新的跨越，即通過對同源數(shù)據(jù)的深度挖掘突破傳統(tǒng)分析邊界，進(jìn)而引入多維異構(gòu)數(shù)據(jù)產(chǎn)生協(xié)同創(chuàng)新效應(yīng);其次完成了由單一層次向多元共生體系的信息解構(gòu)，將原本孤立的特征維度重構(gòu)為具有生態(tài)關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)知識圖譜；進(jìn)而特征信息實現(xiàn)從有限協(xié)同到無限鏈接的質(zhì)變，通過建立跨模態(tài)的動態(tài)耦合規(guī)則，使各類信息要素形成自適應(yīng)演化的智能融合;最終形成閉環(huán)反饋的科學(xué)決策系統(tǒng)，其輸出結(jié)果又反哺新一輪數(shù)據(jù)特征的優(yōu)化迭代。4個維度相互嵌套、循環(huán)遞進(jìn)，推動偵查認(rèn)知從量變到質(zhì)變的演變，實現(xiàn)偵查智能從機(jī)械疊加到有機(jī)融合的范式革命（見圖3）。

3.2多信息融合的步態(tài)偵查方法

步態(tài)偵查方法設(shè)計以“步態(tài) + ”多信息融合為核心理念，通過獨立且互補(bǔ)的技術(shù)路徑構(gòu)建多元偵查能力，重塑復(fù)雜案件偵查模式，具體表現(xiàn)為六大模式。1）步態(tài)識別與檢驗。通過步態(tài)抓拍數(shù)據(jù)庫、重點人員步態(tài)庫和涉案視頻步態(tài)庫分別刻畫軌跡、識別身份、串并案件，突破傳統(tǒng)偵查對指紋、DNA等物證的單一依賴，同時，研究表明，在行走過程中同一個體步態(tài)具有一定的穩(wěn)定性，而不同個體步態(tài)則表現(xiàn)出明顯差異[34]。利用步態(tài)特征參數(shù)量化分析[35]，實現(xiàn)嫌疑人與作案人步態(tài)特征比對，為司法檢驗鑒定提供客觀量化的技術(shù)手段。2）“步態(tài) + 人臉”偵查模式。通過步態(tài)特征鎖定嫌疑人跨攝像頭時空軌跡，同步提取軌跡中未遮擋面部時段的人臉片段，與人臉數(shù)據(jù)庫交叉核驗，識別嫌疑人身份;3）“步態(tài) + 鞋印\"偵查模式。步態(tài)追蹤技術(shù)重構(gòu)嫌疑人活動軌跡，精準(zhǔn)定位其遺留鞋印的時空節(jié)點，提取軌跡中遺留的清晰鞋印樣本，與現(xiàn)場鞋印進(jìn)行形態(tài)學(xué)檢驗（如花紋特征、磨損模式、尺寸參數(shù)），實現(xiàn)形象特征的同一認(rèn)定，為身份推斷提供支撐；4）“步態(tài)十電信信息\"偵查模式。在嫌疑人攜帶移動設(shè)備場景下，通過步態(tài)軌跡與基站定位數(shù)據(jù)的時空耦合分析，將虛擬空間的通信行為（如通話記錄、移動支付）錨定至物理個體，實現(xiàn)身份認(rèn)定；5）“步態(tài) + 時空\"偵查模式。基于步態(tài)時空參數(shù)的智能分析，結(jié)合案發(fā)時間、空間坐標(biāo)構(gòu)建排除性邏輯，快速篩除無作案時空條件的干擾目標(biāo)，提升偵查效率;6）步態(tài)屬性特征。通過步幅節(jié)奏、肢體協(xié)調(diào)等運動學(xué)特征解析，結(jié)合衣著風(fēng)格、鞋類偏好等外觀信息，推斷嫌疑人的年齡區(qū)間、職業(yè)特征、社會階層及潛在心理傾向，為犯罪心理畫像與偵查方向研判提供數(shù)據(jù)支撐（見圖4）。

3.3多信息融合的步態(tài)偵查場景應(yīng)用

3.3.1 步態(tài)布控預(yù)警重點人員

傳統(tǒng)刑事偵查因受限于人力資源配置與物質(zhì)技術(shù)條件，難以實現(xiàn)犯罪防控的全域覆蓋。盡管視頻監(jiān)控技術(shù)推動了偵查工作信息化轉(zhuǎn)型，但在實際操作中，海量視頻數(shù)據(jù)的處理仍依賴人工頻繁切換監(jiān)控點位，存在操作復(fù)雜性高、關(guān)鍵信息遺漏風(fēng)險大的現(xiàn)實困境，尤其是具有反偵查意識的重點人員，通過佩戴口罩、遮蔽面部、規(guī)避通訊設(shè)備等手段使得傳統(tǒng)技術(shù)手段的失效。步態(tài)識別技術(shù)作為生物特征識別領(lǐng)域的前沿突破，依托人體運動生物力學(xué)特征，通過多源異構(gòu)視頻流的時空耦合分析，優(yōu)化了重點人員篩查分類及布控追蹤效能，可快速篩選目標(biāo)關(guān)聯(lián)信息，精準(zhǔn)刻畫嫌疑人活動軌跡，實現(xiàn)從被動響應(yīng)到主動預(yù)警的偵查模式躍升。以某國際重大活動安保場景為例，針對場館密集、人流量大、風(fēng)險要素復(fù)雜的特殊環(huán)境，步態(tài)識別系統(tǒng)依托非侵人式被動采集模式，可在目標(biāo)無感知狀態(tài)下實時解析通行人員的步態(tài)特征，與重點人員步態(tài)特征匹配的目標(biāo)自動觸發(fā)分級預(yù)警，有效克服了傳統(tǒng)人工巡查效率低、響應(yīng)遲延高的局限。在保障公民隱私權(quán)的前提下，實現(xiàn)了安保等級從“人海戰(zhàn)術(shù)\"向“科技賦能”的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，為超大規(guī)模活動風(fēng)險防控提供了可復(fù)制、可推廣的技術(shù)范式。

3.3.2 步態(tài)串并案件

如果同一物證出現(xiàn)在兩個或者多個不同的犯罪現(xiàn)場，則可以進(jìn)行案件串并偵查[33]。案件現(xiàn)場經(jīng)常因視頻圖像模糊、夜間作案及嫌疑人刻意偽裝等因素導(dǎo)致傳統(tǒng)手段難以發(fā)揮作用。步態(tài)特征因其神經(jīng)肌肉系統(tǒng)長期適應(yīng)形成的穩(wěn)定性，通過涉案視頻步態(tài)庫構(gòu)建與智能比對系統(tǒng)，提取嫌疑人步態(tài)特征并與海量歷史數(shù)據(jù)時空耦合分析，結(jié)合作案手法、作案方式、作案目標(biāo)等要素，篩選相似度高的案件進(jìn)行串并。例如某地區(qū)公安涉案視頻步態(tài)庫中含有5萬多個未破獲的視頻數(shù)據(jù)，且每日新增百余條案件視頻。傳統(tǒng)人工串并方式難以適應(yīng)數(shù)據(jù)規(guī)模增長態(tài)勢。尤為突出的是，嫌疑人普遍選擇夜間作案，而且戴口罩、帽子進(jìn)行偽裝。在此類場景下，步態(tài)技術(shù)通過提取連續(xù)90幀動態(tài)序列，與數(shù)據(jù)庫智能比對，成功串并同一嫌疑人實施的3起案件，其關(guān)聯(lián)性評分位列檢索結(jié)果前10位，為海量視頻數(shù)據(jù)的智能串并提供了方法支撐。

3.3.3“步態(tài) + 人臉\"識別嫌疑人

一般情況下，嫌疑人選擇夜間作案、作案時戴口罩、帽子等刻意偽裝，人臉識別失效。通過步態(tài)軌跡關(guān)聯(lián)分析，同步提取軌跡中未遮擋面部時段的人臉片段，經(jīng)人臉數(shù)據(jù)庫比對確認(rèn)身份。以某市售樓處盜竊案為例，嫌疑人于凌晨作案時全程佩戴防護(hù)裝備，現(xiàn)場未遺留有效痕跡物證，傳統(tǒng)視頻分析因夜間光照不足、面部遮擋而陷人僵局。偵查員通過解析監(jiān)控視頻中嫌疑人的步態(tài)，與步態(tài)特征數(shù)據(jù)庫智能比對，刻畫嫌疑人活動軌跡，再通過視頻關(guān)聯(lián)，找到嫌疑人白天活動線索，發(fā)現(xiàn)嫌疑人人臉清晰的視頻片段，經(jīng)人臉數(shù)據(jù)庫比對后確認(rèn)身份（見圖5）。

3.3.4“步態(tài)十鞋印\"識別嫌疑人

犯罪現(xiàn)場作為刑事偵查的核心載體，鞋印作為現(xiàn)場出現(xiàn)率最高、穩(wěn)定性最強(qiáng)的痕跡物證，依托全國公安機(jī)關(guān)足跡信息化綜合應(yīng)用平臺，已構(gòu)建覆蓋344萬余起涉足跡案件的數(shù)據(jù)治理體系，實現(xiàn)398萬枚現(xiàn)場足跡的規(guī)范化

管理與智能化應(yīng)用。通過形貌掃描與特征比對算法，將現(xiàn)場鞋印轉(zhuǎn)化為包含花紋特征、磨損模式、尺寸參數(shù)等信息的數(shù)字模型，與平臺內(nèi)百萬級鞋樣數(shù)據(jù)庫自動比對，精準(zhǔn)定位涉案鞋款樣式，然后結(jié)合現(xiàn)場外圍監(jiān)控視頻，在智能視頻研判平臺中設(shè)定時空條件，匯聚外圍所有視頻數(shù)據(jù)，構(gòu)建臨時外圍視頻庫。在此視頻庫中，檢索現(xiàn)場涉案鞋款樣式，穿著此種鞋的人列為重點目標(biāo)，再利用步態(tài)信息刻畫目標(biāo)對象活動軌跡，最終實現(xiàn)對嫌疑人的識別（見圖6）。

4展望

4.1 實踐方面

4.1.1多信息融合發(fā)展

多信息數(shù)據(jù)融合技術(shù)將進(jìn)一步提升視頻偵查的準(zhǔn)確性和全面性。通過將時空、文本、圖像、視頻等多信息數(shù)據(jù)有效整合，構(gòu)建跨尺度耦合分析模型，自動處理和分析大量視頻數(shù)，不僅能夠提供更全面、多維度的案件線索，還能顯著提升偵查的準(zhǔn)確性和效率，實現(xiàn)多場景覆蓋，跨領(lǐng)域應(yīng)用。這種融合技術(shù)突破了數(shù)據(jù)孤島效應(yīng)，利用非線性動力學(xué)模型挖掘復(fù)雜數(shù)據(jù)背后的深層次關(guān)聯(lián)和模式變量[36]，為偵查員提供強(qiáng)有力的決策支撐，推動視頻偵查工作向智能化、精準(zhǔn)化方向發(fā)展。

4.1.2 視頻監(jiān)控數(shù)量爆炸性增長

城市視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)典型的復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)特征，其攝像頭節(jié)點密度增長引發(fā)系統(tǒng)相變行為。從繁華的商業(yè)街區(qū)到寧靜的居民小區(qū)，從重要的交通樞紐到偏遠(yuǎn)的城市角落，攝像頭如同城市的眼睛，無處不在地注視著每一個角落，為偵查工作構(gòu)建起一張密不透風(fēng)的天網(wǎng)。攝像頭數(shù)量的增多，意味著視頻偵查的覆蓋面將更加廣泛，細(xì)節(jié)捕捉能力也將顯著提升。這不僅能夠為公安機(jī)關(guān)提供更加全面、即時的現(xiàn)場信息，還能夠通過大數(shù)據(jù)分析、人臉識別、步態(tài)識別等先進(jìn)技術(shù)，實現(xiàn)對犯罪行為的精準(zhǔn)預(yù)警與高效追蹤。

4.1.3 探路“視頻 + ”新偵查模式

“視頻 + ”的概念正逐步推動視頻監(jiān)控從傳統(tǒng)硬件意義上的視頻設(shè)備向更加智能化、綜合化的方向發(fā)展，特別是在大數(shù)據(jù)偵查、智慧警務(wù)和智慧城市等領(lǐng)域的應(yīng)用中，視頻監(jiān)控展現(xiàn)出前所未有的預(yù)測性與實用性。通過“視頻 + 現(xiàn)場”“視頻 + 電信信息”、“視頻 + 人臉”“視頻 + 步態(tài)”等多元化應(yīng)用，視頻偵查不僅實現(xiàn)對犯罪行為的精準(zhǔn)打擊與高效追蹤，還具備預(yù)測性功能，提前洞察潛在的安全威脅與犯罪趨勢，為公安機(jī)關(guān)提供前置性、主動性的防范與應(yīng)對措施。這種多維度耦合機(jī)制使視頻偵查具備動態(tài)演化的適應(yīng)性，能夠通過反饋調(diào)節(jié)實時優(yōu)化偵防策略。

4.2 技術(shù)方面

4.2.1 技術(shù)深化與算法優(yōu)化

目前視頻結(jié)構(gòu)化、人臉識別技術(shù)遇到了挑戰(zhàn)和困境，在實際辦案中越來越難以滿足高效、精準(zhǔn)的需求。為解決此問題，視頻偵查未來發(fā)展將聚焦步態(tài)，并與時空、衣著、人臉等多種技術(shù)手段相結(jié)合，形成多信息融合的偵查體系。因此優(yōu)化步態(tài)識別的模型算法，不僅提升2D步態(tài)算法的精準(zhǔn)度，也要提升3D步態(tài)在真實場景中的識別性能，充分利用兩者的優(yōu)點，將2D和3D數(shù)據(jù)融合，提升身份識別的準(zhǔn)確性和魯棒性。

4.2.2 視頻偵查中視頻信息從線索到證據(jù)的轉(zhuǎn)化技術(shù)

盡管法律已將“視聽資料\"納人證據(jù)體系，但視頻信息受限于技術(shù)清晰度、證據(jù)完整性及法律嚴(yán)謹(jǐn)性等多重因素，從偵查線索到法庭證據(jù)的轉(zhuǎn)化過程仍充滿著挑戰(zhàn)。例如，視頻中犯罪嫌疑人遮擋面部，利用步態(tài)技術(shù)與步態(tài)抓拍數(shù)據(jù)庫檢索比對嫌疑人，但由于深度學(xué)習(xí)算法的黑箱特性，難以直觀解釋其決策邏輯，法庭質(zhì)疑其科學(xué)性，使得該技術(shù)更多地服務(wù)于偵查線索，而非直接作為法庭證據(jù)使用。因此，未來研究側(cè)重于提升視頻偵查中視聽資料的法律證明力，實現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)視角下\"技術(shù)可信性\"與“司法可接受性\"的辯證統(tǒng)一。

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