公共场所视频监控预警系统的应用

一、视频监控应用现状

社会发展进入新时期，犯罪现象层出不穷,侦查机关为了与犯罪行为做斗争进行了各种尝试,包括引入先进技术手段来维护社会公共安全。近年来视频监控在全国大中城市普及，并已广泛应用于公安工作中，成为公安机关侦查破案的有力技术手段。特别是在群体事件、重特大案件及两抢案件中，视频监控录像中获取的证据线索对于案件的快速侦破可以起到关键作用。

信息科技的发展衍生出视频侦查这一新型侦查模式和手段，通过合理利用监控录像可以发掘犯罪线索，还原犯罪过程。新型视频监控手段能够利用监控录像提取嫌疑人的清晰体貌特征，为案件侦破中的信息研判提供数据支撑。弥补了传统侦查模式在当前犯罪形式复杂化、多样化的新常态下存在的不足。视频监控实现全面覆盖后，只需要做好设备日常维护，及时更新软件系统，就能在案件侦破中发挥重要作用。视频侦查操作便捷，极大地提升了公安工作效率，有效缓解了当前我国警力资源不足的问题。视频侦查已成为侦查工作中新的破案增长点，被公认为侦查破案工作中与刑事技术、行动技术、网侦技术并列的第四大技术支撑[1]，我国公安机关对该技术的发展高度重视。公安部刑侦局从2009年开始，举办了多期视频侦查技术培训班，地方各级公安机关也专门组建了视频侦查专业机构，通过在工作中不断摸索，逐渐提炼出一套完整的工作体系。如浙江公安机关提出的视频侦查“十大技战法”，在侦查实践中取得了较好效果。

视频监控多见于车站、机场、地铁、街道等公共场所，我国公安机关主要运用视频监控录像进行事后犯罪线索及犯罪证据查找。新疆“7·5”事件的处理就是通过事后查阅视频监控录像固定证据、锁定目标、发掘线索的。不难发现，视频监控尚不足以真正满足公共安全预防的要求。即使是事后利用，由于多种原因，侦查人员想要充分利用视频监控画面也存在较大困难。由于监控工作的特殊性，监控录像数据是不断产生的，想要完整保存这些录像，就需要庞大的存储空间。基于此考虑，视频资料的保存时间一般长的为半个月到一个月，短的只有三到五天。因为犯罪分子实施犯罪的隐蔽性等原因导致侦查人员一般无法在第一时间获取案发现场附近的监控视频，在利用监控时经常遇到视频信息已被覆盖的情况，使得有价值的信息遭受无法挽回的损失。即使顺利获取案发现场附近视频监控录像，分析视频数据也是一项难度极大的工作。当前多数视频监控系统尚未运用人工智能技术，只能简单标注时间标签，无法对监控中的数据进行自动分类，使后期人工对数据的分析面临不小的挑战。研究发现，当人在连续观看某个画面22分钟以后，大脑能够记忆的画面信息已不足10%。因此，视频监控需要多人反复进行观看和查找，监控录像的时间和人力成本高，而有效利用率低。例如，南京警方侦破2012年“1·6”银行抢劫案时，在一个多月的时间内组织民警1 500余名，通过对多台监控设备的录像进行核查，最后却只筛选出20多秒有价值的信息。目前，在北京首都机场、深圳罗湖口岸和一些大型文体活动现场都安装具有人脸识别功能的视频监控系统。这一系统能够准确识别出黑名单数据库中的危险人群，但由于没有微表情和特殊行为识别功能，对于黑名单数据库之外的危险人群识别就无法起到作用。例如，广东公安人像共享服务平台主要依托“常住人口”和“全国在逃人员”等数据库资源,而对我国港澳台人士和外籍人士则无法查询[2]。

犯罪行为的发生具有不确定性，使犯罪行为的防范和侦破工作具有极大难度。传统的事后运用视频监控侦查破案的工作效率过低，已不能适应新形势下公安工作的需要，有必要建立公共场所可疑人群的预警与应急机制，积极预防和控制犯罪案件的发生，最大限度地保障公共安全。

二、视频监控预警系统技术分析

公安机关及技术研发机构已经意识到现行视频监控应用系统存在的不足，开始积极拓展新的应用领域，提出了公共场所视频预警系统的研发与应用。视频监控预警系统是采用人工智能和互联网大数据分析技术，主要基于对数据库中黑名单的人脸识别和监控人群的微表情及行为分析来识别目标的危险程度。

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视频监控技术的应用无疑拓宽了侦查破案的新途径，但应用中也有一些问题需要不断完善。在视频监控系统收集的视频图像数据中蕴含侦查破案的重要线索，这些线索又淹没在更多的无关信息中。如果采用传统人工查看的方法，需要按顺序播放，所需时长远多于原始视频的时间，再加上视频图像数据累积迅速，需要占用大量警力资源，而且人工查看监控视频经常发生遗漏。公安机关只能采取加大人力投入的方式,实践证明其收效甚微，办案人员负担加重,却不能解决破案效率低下的根本问题。以往人工查看监控视频检索破案线索的方式已不适应现阶段侦查工作的需要，海量视频资源的高效应用已成为公安工作的新要求。因此，视频浓缩摘要技术应运而生。借助计算机运算功能对海量的视频监控数据进行智能分析和处理称为视频浓缩摘要技术，就是将视频中的目标根据条件进行摘要提取，汇集成较短的视频片断，排除大量无关视频信息后缩短监控视频检索破案信息所需的时间，自动获取侦查破案需要的所有活动目标和快照，提高了视频查证的效率和准确性。例一段时长为4小时的深夜监控录像，由于特殊时段可能只有数人出现在视频中，运用浓缩摘要技术处理后需要查看的视频甚至可能不到10秒钟，大大缩短了视频检索的时间，提高了工作效率。

(一）黑名单数据与视频监控预警系统建设

视频监控预警系统除了需要借助黑名单数据库及微表情识别潜在危险人群，还需要结合行为分析技术。视频监控预警系统中用到的行为分析技术主要是指运用计算机算法对目标人群的行为进行捕捉和收集，分析预测行为的指向和危险程度。与黑名单数据库及微表情识别不同的是，行为能够更直观地反映出行为人对于公共安全的威胁程度。行为分析技术可以实时发现视频监控中行为人的异常行为，如闯入电子围栏、手持枪支、突然奔跑等，还会针对异常行为发出预警信号、提取和记录行为信息。行为分析技术的应用改变了视频监控工作人员在日常监控中“死盯屏幕”的工作状态，使视频监控工作人员从繁重的工作中解放出来，有针对性的对预警系统筛选出来的信息进行核实，很大程度地减少了误报和漏报的情况，从而更有效地防止公共安全事件发生。

（二）微表情与视频监控预警系统建设

其次，从数据模型到理论模型。在科学理论的模型结构的构建过程中，数据模型对现象加以表征并以其自身作为研究对象来参与理论的构造。数据模型是通过对对象的数据加以理论指导来形成的，从某种意义上来说，数据模型享有与现象相同的特质，因而才能替代现象成为研究对象。以数据模型作为研究对象，科学家们对其进行综合分析来获取上一级的理论模型。

（三）行为分析技术与视频监控预警系统建设

视频监控预警系统主要通过对视频实时监控中出现的潜在危害公共安全的人群进行甄别、判定以实现预警。视频监控预警系统所利用的黑名单数据库由前科人员、在逃人员等对公共安全具有直接或潜在威胁的人员构成。黑名单数据库建立是视频监控预警系统工作的重要基础，数据库会收录黑名单人员清晰正脸图像,并能够关联其姓名、民族、籍贯、所犯前科及危险程度等一系列信息。视频监控预警系统通过合理布局安装的监控设备，收集、提取经过监控范围人群的高清面部信息，将获取的图像通过计算机网络传输到监控中心与黑名单数据库进行比对，当相似度达到设定的危险阈值时，监控预警系统会自动将目标人群标记为危险对象继续追踪，同时生成预警信息推送给监控指挥中心工作人员进行核实，以便采取进一步应急措施。

（四）视频监控预警系统的预警准备

视频监控预警系统的运行离不开预警的指标体系和相关的预警规则的建立。假设危险人群判定标准设定相似度阈值为80%，当视频监控捕捉到的人面部与数据库黑名单中的人面部的相似度超过80%时，目标人物即识别为危险人群。由于任何人都可能实施犯罪，对公共安全构成潜在威胁，还需要利用微表情识别和行为信息来判别，判别的标准通过对危险人群的共性特征进行数据挖掘来确定。系统人脸识别和微表情识别采用的是人工智能深度识别的方法，通过构建多层非线性处理模型使预警系统具有类似于人类感知系统的识别图像的能力。为了尽可能地提高识别的准确性，需要收集海量的微表情、人脸识别数据和行为数据进行训练。数据收集时将危险人群容易产生的微表情和行为划分为一类，其余划为另一类。

（五）视频监控预警系统效率的提升

前面说过综合材料的真正使用最早见于19世纪末期欧洲艺术家，如埃德加·德加的作品。德加的《小舞女》最初并不是我们现在看到的青铜材质，而是蜡制的。在这尊雕塑中，他使用了真实布料制作的芭蕾舞裙、舞鞋以及真实毛发制作的假发等。这件雕塑作品在1881年的印象派展览上展出备受争议，从此以后德加再也没有在公开场合展示过类似作品，显然这更像是一种尝试。

三、视频监控预警系统的应用

（一）预警分析

公安机关侦查破案需要以案件线索为导向。想要依靠单一的线索破案具有较大难度，而侦查工作中对于线索的发现过程是渐进的，线索收集是零散的。在某一阶段来看线索信息可能没有关系，但是在比较中往往就能发现相似的嫌疑人、嫌疑车辆或嫌疑物品之间的关系。这就要求公安机关具有高效的线索管理的能力，对案件中收集的线索信息进行分类串联，支撑案件侦破工作。科学技术的飞速发展使视频监控系统智能化进一步增强，借助视频非线性编辑技术，通过视频截取、合并和图像抓取等功能提炼视频有效时长。利用计算机算法分析视频监控内容，自动获取监控视频中的有价值信息，对目标视频或图片进行标注，实现了对目标对象的微表情和行为识别的自动化，为后续侦查工作奠定基础，帮助公安机关实现快速破案。

犯罪学研究表明犯罪产生的原因是多种多样的，任何人都可能实施犯罪行为。如果视频监控预警系统仅通过对数据库内黑名单上的人群进行比对，显然无法实现对威胁公共安全人群的有效控制。对于非黑名单数据库的人群可以通过面部微表情分析实现预警。心理学研究发现微表情是人对于外界的刺激产生的心理反应在人脸上的真实呈现，人无法自主控制、掩盖面部微表情，与可以伪装的表情相比，微表情表达的信息显然更具有客观性，通过微表情识别可以准确反映行为人的情绪状态及潜在危险程度。法律对人的行为具有指引作用，并且能够使人顺利预测自己行为的后果,刑法的严苛能够使犯罪分子在实施或准备实施犯罪的过程中，因害怕犯罪行为败露受到法律制裁而内心恐慌，这一心理活动就会不自觉地反映在微表情上。我国周朝时就已提出“以五声听狱讼，求民情”，在案件审办时通过观察感官反应来判断被讯问者陈述事实的真假 [3]。微表情可以反映人的真实心理状态，但持续的时间通常极其短暂，往往不到0.2秒，没有经过训练的人很难察觉，而利用人工智能模型分析微表情来探究行为人的危险程度能够准确实现对微表情的捕捉。

（二）线索管理

预警分析是指完成对公共安全具有潜在威胁人群的识别。视频监控设备实时获取来往人群的视频，截取目标人物的面部图像，再通过公安内网黑名单数据库进行人脸识别和微表情识别，完成危险人群智能人脸排查。预警系统发现可疑人员后，在输入需要追踪人员的相貌、出现时间段及相似度阀值后，自动跟踪此人在条件范围内的图像及视频，确定可疑人群的位置并根据需求进行查找，展开持续关注，有效地减少了漏报情况的发生，也不易被嫌疑人察觉。如果经过系统自动比对判定为在逃人员或极度危险人群，系统会生成预警信息，并将追踪对象的相关信息传输到附近警务人员的警用移动设备上，以便侦查人员能够迅速使用这些信息并对嫌疑对象展开进一步调查。对于取得突发案件中嫌疑人的相貌和行为特征的，公安机关侦查办案人员可以通过视频监控预警系统实现对案发周边监控的自动排查，快速获取犯罪嫌疑人的行踪。

（三）预防和打击犯罪

打击犯罪的最终目的是减少犯罪行为的发生，但历史的经验告诉我们犯罪现象不可能从根本上消灭，仅仅依靠打击也无法有效遏制犯罪，只有减少犯罪的诱因和机会，采取事前预防的有效措施才能降低犯罪行为的发生。公共场所视频监控的全面覆盖，使得犯罪人实施犯罪成本增加，面临更大的风险，从而降低犯罪可能性，才能增加了犯罪目标的安全性，有效地预防犯罪行为。根据情境预防理论观点，犯罪嫌疑人并不是引起犯罪的主要原因，犯罪的发生存因于发生犯罪的情境。当公共空间随处可见视频监控，并且辅助以“您已进入监控区域”的提示语，这样的警示会对潜在的犯罪人形成有力威慑，让犯罪分子意识到犯罪成本过高，犯罪成功几率过低，或即使成功实施犯罪,日后也容易被发现而受到追究,从而降低甚至打消其犯罪念头。这样就达到了较好的预防效果，维护了公共安全，可提升民众的社会安全感。

根据术前CT影像结果，患者的脑萎缩程度分级如下[7]：Ⅰ级为无脑萎缩发生，大脑皮质沟<1 mm；Ⅱ级为轻度脑萎缩，1 mm≤大脑皮质沟<3 mm；Ⅲ级为中度脑萎缩，大脑皮质沟扩张≥3 mm伴侧裂增宽；Ⅳ级为重度脑萎缩，在Ⅲ级脑萎缩特征的基础上合并硬膜下腔扩张。对于术后CT提示出现新发硬膜下积液的患者，采用PACS系统自带工具计算积液或血肿量，分级标准如下[5]：少量硬膜下积液，即总量<30 mL；中等硬膜下血肿或积液，即30 mL≤总量≤60 mL；大量硬膜下积液，即总量>60 mL。慢性硬膜下血肿依据硬膜下积液区出现等、稍高或两者混合密度信号诊断。

视频监控预警系统的建设和应用增加了潜在犯罪分子的心理压力，提高了其实施犯罪的成本，将犯罪分子的犯罪意图扼杀在萌芽之中。从预防和打击两个维度起到了控制犯罪的目的，对营造良好的社会公共治安环境具有重要的应用意义。

四、结语

科学技术的发展始终推动着侦查技术手段的创新，只有让侦查技术手段不断吸纳新的科技手段，才能有效应对公共安全出现的新问题。采用最新人工智能技术的视频监控预警系统，与普通监控系统相比具有明显优势，首先，深度识别方法的运用，降低了误报和漏报情况的发生频率，提高了对可疑人员的预警正确率。其次，系统通过监控视频无需接触即将获取目标对象人脸图像，隐蔽性强，不会惊动嫌疑对象。最后，系统自动进行数据筛选和处理，减少了安防人员的工作负担。新系统实现了运用人脸识别、微表情识别和行为分析对公共场所进行监控预警，识别性能、速度和准确性优势明显，符合技术发展和实务发展的需求,具有非常重要的应用价值。

[参考文献]

[1]关颖雄.试论技术性侦查方法体系的构建[J].公安学刊，2009（4）：82-87.

[2]包适罡，高原.视频图像侦查与“云平台”图像信息资源探讨[J].中国公共安全（学术版），2016（3）：120-124.

[3]张晋藩.中国法制史[M].北京:高等教育出版社，2003:18.