视频监控在侦查中的应用研究
摘 要 当前随着视频监控技术的快速发展，视频监控在我国刑事侦查中的应用日益普遍。其在侦查中的应用价值主要体现在视频监控系统记录了特定时空范围内人、事、物的行为轨迹，为侦查破案提供了直观线索及诉讼证据，已成为社会治安防控的重要手段。在其应用价值日益凸显的同时，也伴随产生了诸多问题。研究视频监控在我国刑事侦查中的应用概况与应用困境，探讨完善对策，有着重要的现实意义。
关键词 视频监控 侦查 应用困境
基金项目：2016年度湖北省教育厅科学研究计划指导性项目：以视频监控为基础的情报导侦研究，（项目编号B2016259）。
作者简介：高锋，湖北警官学院，讲师，研究方向：犯罪学、侦查学。
中图分类号：D918 文献标识码：A DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2018.01.237
一、视频监控在刑事侦查中的应用概况
随着我国“天网工程”和“平安城市”等一系列社会治安防控工程的建设开展，社会中各级视频监控系统大量投入使用。视频监控系统所记录的图像信息，作为视听资料证据，在打击违法犯罪中，起到了直接揭露、证实犯罪的作用；在侦查破案中，为侦查人员划定侦查方向、缩小侦查范围、锁定犯罪嫌疑人、认定犯罪起到重要的作用。综合利用视频监控系统的图像信息资源指导侦查已成为一种常态，并在此基础上形成了一种新的侦查方法，即视频侦查。视频侦查，是指侦查主体在侦查破案过程中，以视频监控与技术识别、电子信息显示技术、计算机技术及其他信息捕捉技术和数据库技术为依托，依法调取视频图像，综合运用其他侦查措施，通过关联、分析、比对和碰撞，从中获取侦查线索和犯罪证据，查获犯罪嫌疑人，实现预防、控制、揭露、证实犯罪目的的一种侦查方法。①其直观具体、动态可视的特点相比传统侦查手段体现出无法替代的优势。
自2012年起，全国各级公安机关先后成立了专门的视频侦查队伍，北京、浙江、武汉等地还陆续成立了以专业人才牵头的视频侦查工作室及重点实验室，把调取视听资料、电子数据证据和情报分析研判等技术化手段综合运用，在应用研究、技术创新、经验推广等方面获得较大提升，最大限度地发挥视频监控在打击和预防犯罪的作用。其中，以武汉市公安局为例，2012年2月15日成立了全国首支视频侦查支队。他们以25万只视频监控探头为组网的武汉市城市视频监控系统为基础，统筹全市视频监控设备的使用和维护，承担视频追踪、指挥协调、综合研判等工作。2012年武汉市全年命案破案率突破历史纪录，“八大类”重大恶劣性案件破案率直线提升了21.2%，其中通过视频侦查破案高达83%。抓获处理的刑事犯罪嫌疑人达1214人，同比上升77%，位居全国前列。并逐步建成了专业性极强的视频侦查队伍，其建立的“市局-分局-派出所三级联动”视频侦查+便衣打击工作模式，实现了对街面上犯罪行为由大到小、由疏到密的精准掌控，在刑事侦查、维稳防暴、预防犯罪等方面发挥出重要作用。
二、视频监控在侦查中的应用困境
（一）建设主体多元化，应用维护个体化，视频资源共享率受限
视频监控系统的建设主体多元化，政府机关、企事业单位、公民个人都可以是视频监控系统的建设主体。由于各自使用的需求和范圍不同，在视频监控系统的建设与使用上普遍存在重建设、轻应用；重拥有、轻共享的现象。在系统设计和安装设置上，缺乏科学评估和规范管理，各级各类视频探头的安装点、监控角度、监控范围各自为阵，设计布局不尽合理，易出现监控区域重合，又或存在监控盲区的问题，科学性、系统性不高。
在管理体制方面，视频侦查的应用与视频监控系统建设又往往分别属于不同的职能部门，前者的实战需求很可能会与后者的管理目标、执行方式等产生错位或冲突。视频监控系统的建设管理部门主要在宏观层面对社会治安防控进行考虑和建设，而在侦查的应用中，更多的是通过监控探头进行视频追踪、电子取证和发现及锁定犯罪嫌疑人。由于缺乏统一的组织领导，两部门建设的设备资源易出现兼容障碍，技术层面的阻塞或管理层面的人为因素也易造成资源共享障碍。另外，社会各类三级视频监控探头的运营维护个体化特征明显，往往缺乏专业性与持续性，对视频监控设备出现的问题不能及时进行有效维护，如清洗、修复及设备更新等，导致视频监控画面模糊不清或者缺失，影响视频信息在侦查中的正常使用。
同时，视频监控系统的综合应用未能实现网络化。社会各级自建视频监控系统未能与公安机关的情报信息系统建立关联，使用环境相对封闭，视频共享率受限。在侦查中如需使用外部视频信息，通常只能去案发地的监控室调取、复制视频监控录像，信息资源不能共享，利用率受限。
（二）视频侦查队伍建设的专业化与应用的法制化水平亟待提高
全国各级视频侦查队伍在人员构成上多以刑侦、网侦和通信等部门抽调人员进行整合为主，容易忽视视频侦查人员应具备的敏锐观察能力、分析研判能力与社会阅历，生活经验等。目前，对视频监控信息的应用主要是在信息收集和资料调取上，对于海量的视频数据，只能依赖于用传统的人工查看方式逐帧查阅视频，视频侦查人员充分利用视频资料分析研判潜在与关联信息的能力不强。另外、运用高科技手段提高效能的意识不强，只能偶以视频分析技术为辅助，加之人工智能识别技术尚未完全引入，以致于运用视频监控研判案情的综合应用能效不高，直接影响到视频侦查工作的质量和效率。
同时，随着视频监控设备的日益普及，其侦查应用中的法制化问题逐渐显现出来。一方面，视频侦查所涉及的侦查权和公民隐私权容易引发二者权力与权利之间的法律问题。在公民隐私权缺乏明确法律规定的情况下，很难避免为了追求侦查效率而忽视公民隐私权的现象。如何实现二者的平衡，已成为亟待解决的困境之一。另一方面，通过视频侦查获取的证据材料也需要规范性的程序规定来保障其权威性和合法性。
（三）反侦查行为增多，应用阻碍增加
反侦查行为是犯罪人为掩盖其罪行，逃避法律制裁而实施对抗性行为。随着视频监控在侦查中的广泛应用，犯罪人反侦查意识也随之加强，通过有意识地在犯罪过程中避开视频监控或者进行伪装来隐藏犯罪的行为日益增多，给视频侦查造成新的阻碍，如选择监控盲区，由于视频探头是安装在公共场所的前端设备，位置醒目，犯罪人经过观察后通常会选择没有视频监控的盲区，绕行于监控死角，以避开监控区域；又如，对体貌特征进行伪装，包括用帽子、口罩和眼镜等遮挡面部，通过变换服装、假发、首饰等方式伪装体态，甚至性别，制造假象，混淆真实形迹，逃避追踪，甚至有的犯罪嫌疑人故意多次中途换装，伪装真实的体貌特征，达到了混淆侦查人员分辨和识别的目的；还有的是故意破坏监控设备，通过使用暴力直接损毁监控探头形成盲区；同时，还有的是使用电子设备实施干扰，这种方式的科技化程度要求较高，较隐蔽，事前多有预谋准备，犯罪成本相对较高。
针对视频监控实施的反侦查行为模糊了犯罪行踪，混淆了侦查视线，拖延了追查进度，给视频侦查工作造成极大阻碍，致使侦破成本增加，破案周期变长。此类反侦查行为的出现，可能会成为视频监控在刑事侦查应用中将长期面临的一大困境。
三、视频监控在侦查应用中的完善对策
（一）完善视频监控系统的建设与管理的机制，提高视频资源共享率
因地制宜地制定科学、系统的建设和管理规范。政府作为公共视频监控系统建设与管理的主体，应对视频监控网络的建设进行整体规划。加强对政府以外的视频建设主体的指导与管理，加强公安机关内、外部各部门之间的沟通与协作，厘清职责，明确各自的责任主体，避免重建设、轻应用；重拥有、轻共享的问题。目前，广东、贵州等省份已建立了各自地方性的视频监控系统的建设与管理办法。如在侦查机关的主导下进行视频监控系统的设计与安装，科学地布局视频监控网络，合理地设定视频监控区域，构建监控区域的准确衔接，加大与完善视频监控的覆盖面，减少监控盲区，实现视频监控系统的规模化与体系化，有效地避免重复建设，逐步形成视频监控的全覆盖，形成严密的监控网络。同时，通过各级和各部门之间责任机制、奖惩机制和协作机制的建立，有效地促进视频资源的整合，提高视频资源共享率。
（二）加强专业队伍建设，完善视频监控应用的规制建设
在专业队伍建设方面，选择专业技术强，观察能力与分析研判能力突出，社会阅历和侦查实战经验丰富的侦查人员。通过宣传引导，促进侦查观念的转变，强化情报信息主导侦查的理念，增强视频监控的应用意识，重视视频侦查工作的经验总结，提炼实战技法，探索规律。通过开展周期性的专业培训、典型案例示范解析和经验交流，使侦查人员在视频应用技术、光学知识、人体行为学知识及车辆常识等方面的形成多元化的知识结构体系，提升侦查人员的专业素质，以适应侦查工作科技化、信息化、智能化的发展趋势。
另一方面，完善视频监控的建设和使用的規制建设。推动立法建设，对视频监控的安装、适用范围与操作规程进行严格的法律规制。明确公共安全视频监控系统的安装范围，对可能涉及公民隐私权的区域设置明显的警示标志，保障公民必要的知情权。同时，规范视频监控信息的调取审批制度，严格调取的程序、手续及人员数量；建立视频监控信息的保存、销毁和保密制度；培养侦查人员的职业道德素质，避免公民隐私外泄。
（三）加强新技术的应用，提高视频监控的综合应用能效
通过人工智能分析技术和的人脸、人体识别技术的应用，从深层次挖掘视频图像中的有价值信息，将视频信息资源转化为可靠的破案线索，有效地打击反侦查行为。基于人工智能的视频智能分析是利用计算机图像视觉处理、模式识别和机器学习等算法，分析和识别运动目标信息。人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面有着明显的优势。在前端视频设备内置人工智能芯片，可实时分析视频内容，检测运动对象，识别人、车属性信息，并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储；通过汇总的海量城市级信息，再利用强大的计算能力及智能分析能力，以公安实战平台为依托，结合视频侦查业务，对视频监控画面中特定的目标进行智能分析，提取可疑的人、车、物等目标信息，生成结构化的语义描述，从而实现特定目标的快速定位、查找和检索，并对嫌疑人的信息进行实时分析，给出最有可能的线索建议，为锁定犯罪嫌疑人的轨迹、侦破案件节约大量人力与时间成本。
同时，借助智能人脸、人体识别技术，对城市道路、广场、娱乐场所及各类重点场所的人员目标的人脸与人体特征识别，提取包括性别、年龄、衣着体貌等特征信息，从而实现人脸与人体特征的实时布控、高危人员比对、以像搜人和语义搜索等方面的应用。可通过视频监控的实时人脸采集和视频分析进行人脸布控，并与各种公安信息数据系统中的人脸图片进行实时比对，及时发现重点关注对象。
注释：
①孙展明.视频图像侦查.中国人民公安大学出版社.2011.100.
②段蓓玲.视频侦查中反侦查行为研究.法制与社会.2016（12）.
参考文献：
[1]王长杰、王卫华.视频侦查工作困局及规范化路径研究.江苏警官学院学报.2016（2）.
[2]井晓龙.视频侦查工作的困局与突破.甘肃政法学院学报.2015（3）.
关键词 视频监控 侦查 应用困境
基金项目：2016年度湖北省教育厅科学研究计划指导性项目：以视频监控为基础的情报导侦研究，（项目编号B2016259）。
作者简介：高锋，湖北警官学院，讲师，研究方向：犯罪学、侦查学。
中图分类号：D918 文献标识码：A DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2018.01.237
一、视频监控在刑事侦查中的应用概况
随着我国“天网工程”和“平安城市”等一系列社会治安防控工程的建设开展，社会中各级视频监控系统大量投入使用。视频监控系统所记录的图像信息，作为视听资料证据，在打击违法犯罪中，起到了直接揭露、证实犯罪的作用；在侦查破案中，为侦查人员划定侦查方向、缩小侦查范围、锁定犯罪嫌疑人、认定犯罪起到重要的作用。综合利用视频监控系统的图像信息资源指导侦查已成为一种常态，并在此基础上形成了一种新的侦查方法，即视频侦查。视频侦查，是指侦查主体在侦查破案过程中，以视频监控与技术识别、电子信息显示技术、计算机技术及其他信息捕捉技术和数据库技术为依托，依法调取视频图像，综合运用其他侦查措施，通过关联、分析、比对和碰撞，从中获取侦查线索和犯罪证据，查获犯罪嫌疑人，实现预防、控制、揭露、证实犯罪目的的一种侦查方法。①其直观具体、动态可视的特点相比传统侦查手段体现出无法替代的优势。
自2012年起，全国各级公安机关先后成立了专门的视频侦查队伍，北京、浙江、武汉等地还陆续成立了以专业人才牵头的视频侦查工作室及重点实验室，把调取视听资料、电子数据证据和情报分析研判等技术化手段综合运用，在应用研究、技术创新、经验推广等方面获得较大提升，最大限度地发挥视频监控在打击和预防犯罪的作用。其中，以武汉市公安局为例，2012年2月15日成立了全国首支视频侦查支队。他们以25万只视频监控探头为组网的武汉市城市视频监控系统为基础，统筹全市视频监控设备的使用和维护，承担视频追踪、指挥协调、综合研判等工作。2012年武汉市全年命案破案率突破历史纪录，“八大类”重大恶劣性案件破案率直线提升了21.2%，其中通过视频侦查破案高达83%。抓获处理的刑事犯罪嫌疑人达1214人，同比上升77%，位居全国前列。并逐步建成了专业性极强的视频侦查队伍，其建立的“市局-分局-派出所三级联动”视频侦查+便衣打击工作模式，实现了对街面上犯罪行为由大到小、由疏到密的精准掌控，在刑事侦查、维稳防暴、预防犯罪等方面发挥出重要作用。
二、视频监控在侦查中的应用困境
（一）建设主体多元化，应用维护个体化，视频资源共享率受限
视频监控系统的建设主体多元化，政府机关、企事业单位、公民个人都可以是视频监控系统的建设主体。由于各自使用的需求和范圍不同，在视频监控系统的建设与使用上普遍存在重建设、轻应用；重拥有、轻共享的现象。在系统设计和安装设置上，缺乏科学评估和规范管理，各级各类视频探头的安装点、监控角度、监控范围各自为阵，设计布局不尽合理，易出现监控区域重合，又或存在监控盲区的问题，科学性、系统性不高。
在管理体制方面，视频侦查的应用与视频监控系统建设又往往分别属于不同的职能部门，前者的实战需求很可能会与后者的管理目标、执行方式等产生错位或冲突。视频监控系统的建设管理部门主要在宏观层面对社会治安防控进行考虑和建设，而在侦查的应用中，更多的是通过监控探头进行视频追踪、电子取证和发现及锁定犯罪嫌疑人。由于缺乏统一的组织领导，两部门建设的设备资源易出现兼容障碍，技术层面的阻塞或管理层面的人为因素也易造成资源共享障碍。另外，社会各类三级视频监控探头的运营维护个体化特征明显，往往缺乏专业性与持续性，对视频监控设备出现的问题不能及时进行有效维护，如清洗、修复及设备更新等，导致视频监控画面模糊不清或者缺失，影响视频信息在侦查中的正常使用。
同时，视频监控系统的综合应用未能实现网络化。社会各级自建视频监控系统未能与公安机关的情报信息系统建立关联，使用环境相对封闭，视频共享率受限。在侦查中如需使用外部视频信息，通常只能去案发地的监控室调取、复制视频监控录像，信息资源不能共享，利用率受限。
（二）视频侦查队伍建设的专业化与应用的法制化水平亟待提高
全国各级视频侦查队伍在人员构成上多以刑侦、网侦和通信等部门抽调人员进行整合为主，容易忽视视频侦查人员应具备的敏锐观察能力、分析研判能力与社会阅历，生活经验等。目前，对视频监控信息的应用主要是在信息收集和资料调取上，对于海量的视频数据，只能依赖于用传统的人工查看方式逐帧查阅视频，视频侦查人员充分利用视频资料分析研判潜在与关联信息的能力不强。另外、运用高科技手段提高效能的意识不强，只能偶以视频分析技术为辅助，加之人工智能识别技术尚未完全引入，以致于运用视频监控研判案情的综合应用能效不高，直接影响到视频侦查工作的质量和效率。
同时，随着视频监控设备的日益普及，其侦查应用中的法制化问题逐渐显现出来。一方面，视频侦查所涉及的侦查权和公民隐私权容易引发二者权力与权利之间的法律问题。在公民隐私权缺乏明确法律规定的情况下，很难避免为了追求侦查效率而忽视公民隐私权的现象。如何实现二者的平衡，已成为亟待解决的困境之一。另一方面，通过视频侦查获取的证据材料也需要规范性的程序规定来保障其权威性和合法性。
（三）反侦查行为增多，应用阻碍增加
反侦查行为是犯罪人为掩盖其罪行，逃避法律制裁而实施对抗性行为。随着视频监控在侦查中的广泛应用，犯罪人反侦查意识也随之加强，通过有意识地在犯罪过程中避开视频监控或者进行伪装来隐藏犯罪的行为日益增多，给视频侦查造成新的阻碍，如选择监控盲区，由于视频探头是安装在公共场所的前端设备，位置醒目，犯罪人经过观察后通常会选择没有视频监控的盲区，绕行于监控死角，以避开监控区域；又如，对体貌特征进行伪装，包括用帽子、口罩和眼镜等遮挡面部，通过变换服装、假发、首饰等方式伪装体态，甚至性别，制造假象，混淆真实形迹，逃避追踪，甚至有的犯罪嫌疑人故意多次中途换装，伪装真实的体貌特征，达到了混淆侦查人员分辨和识别的目的；还有的是故意破坏监控设备，通过使用暴力直接损毁监控探头形成盲区；同时，还有的是使用电子设备实施干扰，这种方式的科技化程度要求较高，较隐蔽，事前多有预谋准备，犯罪成本相对较高。
针对视频监控实施的反侦查行为模糊了犯罪行踪，混淆了侦查视线，拖延了追查进度，给视频侦查工作造成极大阻碍，致使侦破成本增加，破案周期变长。此类反侦查行为的出现，可能会成为视频监控在刑事侦查应用中将长期面临的一大困境。
三、视频监控在侦查应用中的完善对策
（一）完善视频监控系统的建设与管理的机制，提高视频资源共享率
因地制宜地制定科学、系统的建设和管理规范。政府作为公共视频监控系统建设与管理的主体，应对视频监控网络的建设进行整体规划。加强对政府以外的视频建设主体的指导与管理，加强公安机关内、外部各部门之间的沟通与协作，厘清职责，明确各自的责任主体，避免重建设、轻应用；重拥有、轻共享的问题。目前，广东、贵州等省份已建立了各自地方性的视频监控系统的建设与管理办法。如在侦查机关的主导下进行视频监控系统的设计与安装，科学地布局视频监控网络，合理地设定视频监控区域，构建监控区域的准确衔接，加大与完善视频监控的覆盖面，减少监控盲区，实现视频监控系统的规模化与体系化，有效地避免重复建设，逐步形成视频监控的全覆盖，形成严密的监控网络。同时，通过各级和各部门之间责任机制、奖惩机制和协作机制的建立，有效地促进视频资源的整合，提高视频资源共享率。
（二）加强专业队伍建设，完善视频监控应用的规制建设
在专业队伍建设方面，选择专业技术强，观察能力与分析研判能力突出，社会阅历和侦查实战经验丰富的侦查人员。通过宣传引导，促进侦查观念的转变，强化情报信息主导侦查的理念，增强视频监控的应用意识，重视视频侦查工作的经验总结，提炼实战技法，探索规律。通过开展周期性的专业培训、典型案例示范解析和经验交流，使侦查人员在视频应用技术、光学知识、人体行为学知识及车辆常识等方面的形成多元化的知识结构体系，提升侦查人员的专业素质，以适应侦查工作科技化、信息化、智能化的发展趋势。
另一方面，完善视频监控的建设和使用的規制建设。推动立法建设，对视频监控的安装、适用范围与操作规程进行严格的法律规制。明确公共安全视频监控系统的安装范围，对可能涉及公民隐私权的区域设置明显的警示标志，保障公民必要的知情权。同时，规范视频监控信息的调取审批制度，严格调取的程序、手续及人员数量；建立视频监控信息的保存、销毁和保密制度；培养侦查人员的职业道德素质，避免公民隐私外泄。
（三）加强新技术的应用，提高视频监控的综合应用能效
通过人工智能分析技术和的人脸、人体识别技术的应用，从深层次挖掘视频图像中的有价值信息，将视频信息资源转化为可靠的破案线索，有效地打击反侦查行为。基于人工智能的视频智能分析是利用计算机图像视觉处理、模式识别和机器学习等算法，分析和识别运动目标信息。人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面有着明显的优势。在前端视频设备内置人工智能芯片，可实时分析视频内容，检测运动对象，识别人、车属性信息，并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储；通过汇总的海量城市级信息，再利用强大的计算能力及智能分析能力，以公安实战平台为依托，结合视频侦查业务，对视频监控画面中特定的目标进行智能分析，提取可疑的人、车、物等目标信息，生成结构化的语义描述，从而实现特定目标的快速定位、查找和检索，并对嫌疑人的信息进行实时分析，给出最有可能的线索建议，为锁定犯罪嫌疑人的轨迹、侦破案件节约大量人力与时间成本。
同时，借助智能人脸、人体识别技术，对城市道路、广场、娱乐场所及各类重点场所的人员目标的人脸与人体特征识别，提取包括性别、年龄、衣着体貌等特征信息，从而实现人脸与人体特征的实时布控、高危人员比对、以像搜人和语义搜索等方面的应用。可通过视频监控的实时人脸采集和视频分析进行人脸布控，并与各种公安信息数据系统中的人脸图片进行实时比对，及时发现重点关注对象。
注释：
①孙展明.视频图像侦查.中国人民公安大学出版社.2011.100.
②段蓓玲.视频侦查中反侦查行为研究.法制与社会.2016（12）.
参考文献：
[1]王长杰、王卫华.视频侦查工作困局及规范化路径研究.江苏警官学院学报.2016（2）.
[2]井晓龙.视频侦查工作的困局与突破.甘肃政法学院学报.2015（3）.
