基于视频结构化的侦查应用
关键词 视频结构化 实践应用 注意问题 应对措施
基金项目：本文系江苏省高等学校大学生实践创新创业训练计划院级项目，项目编号：ZC2019009。项目日期：2019年5月。
作者简介：张尧尧，江苏警官学院本科生。
中图分类号：D918 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文献标识码：A ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2020.07.034一、视频结构化概述
（一）视频结构化的概念
视频结构化就是将监控视频中的有用信息进行结构化提取的一种应用技术，利用这种技术可以采用图像识别，特征提取，深度学习的方法和手段将收集到的信息可视化，从而形成直观的数据模块。
（二）视频结构化的实战需求
作为公安机关处理刑事案件和治安案件强有力的手段，视频监控技术发挥着不可或缺的作用。视频结构化可以实现对视频大数据的分析处理和挖掘信息，实现图像信息的精细化、标准化。视频结构化分析能够将视频监控中的人、车、非机动车类别等目标进行特征放大，实现对大量视频图片的实时化分析和特征提取，将杂乱无章的数据转化为可视化的信息，为侦查实战提供视频图像的结构化解析应用，大大提高公安机关的办案效率，缩小所需的财力物力。主要体现在以下几个方面：
1. 提高搜索和排查的速度
对于大批量的视频监控内容，单纯地通过人眼去查找监控视频中的目标信息，无异于大海捞针。而经过视频结构化技术处理之后，在海量图片和视频中查找嫌疑人，以前需要巨大人力的排查，现在几秒钟即可完成对于嫌疑人的比对和确定，极大提高了搜索和排查的速度。
2. 降低图片、视频的存储占比
传统的视频侦查需要巨大的存储空间来满足视频监控的存储问题，而结构化处理后的视频内容被极大的压缩，长期来看，可以解决视频占据大量存储空间的问题，减少存储设备或者服务器的配置，降低存储成本，方便视频侦查设备的实战灵活应用。
3. 实现数据的深度挖掘和应用
对于视频结构化处理的信息，经过深度应用分析之后，按照所属的特征可以存入相应的数据库，例如人脸比对数据库、车辆图像数据库、物品特征数据库等等，需要提取信息或是比对时，可以直接进行检索，能够提高视频数据的分析和预测功能，提高原视频的使用价值和应用效能。二、视频结构化的侦查应用
视频结构化，能够把数据变活，实现从人工看视频，到机器看视频的智能转变，这种视频结构化技术通常是将人体特征和人脸特征進行捆绑，将车辆特征与车辆信息锁定，通过人体特征锁定人脸特征，从而锁定犯罪嫌疑人，通过对车辆特征的比对，锁定车辆个体，从而获取侦查线索。利用视频结构化侦查就是从经过视频结构化处理过的视频或者图片信息中锁定、找到犯罪嫌疑人并且寻找线索的过程。
在侦查方面，视频结构化主要存在以下几种典型应用：
（一）搜索目标
视频结构化技术可以实现多种搜索方式，按照类型搜索可以分为人、车、物的分类搜索，生成快照索引信息;按照轨迹搜索，可以通过时间线索将人物或者车辆的空间轨迹连接起来，通过目标的运动轨迹，公安机关可以获取人车的运动方向，运动区域，运动时间和运动速度，查询人车所到之处，从而获得相应的线索;按照特征搜索，可以根据人、车、物体的属性特征，以及外观条件，包括衣着特征以及衣着的颜色特征、人物的身高、物体的大小特征，来设别目标。例如，为了锁定犯罪嫌疑人，只需要在视频结构化的平台上选择关键信息比如白色上衣、黑色裤子、帽子、蓝色鞋子，那么平台上就会显示与之相关特征出现的视频画面，而对于那些无关的视频画面，平台则会自动跳过。
（二）辨识犯罪行为
通过视频结构化技术的处理，可以使视频说话，能够使视频将人、车、物的信息进行描述概括，例如：对于人物行为而言，能够判断人物是越界，是否聚集，是否在某处逗留和徘徊，也能够对人流量进行统计，自动限制人员数量。对于车辆行为而言，系统直接显示车辆的行驶状态和大致动机，并且直接在屏幕上进行标注。对于物品而言，能够显示物品的遗留、丢失、位移等行为特征。对于这些人、车、物品的行为辨识，能够为公安防控工作提供预警，基本上可以将违法犯罪遏制于预备阶段，免去事后的调查和打击活动。
（三）分析对象规律
通过视频监控和视频结构化技术，公安机关可以将同行人员和随行物品一并关联，例如同一宾馆住宿人员，从而判断作案的人数，确定嫌疑人数量，从而合理安排警力进行抓捕追踪，确保警察安全。分析对象规律的另一应用就是分析犯罪嫌疑人经常流动的位置，确定犯罪嫌疑人的活动范围，从而缩小侦查和摸排的范围。
（四）串并案件
通过对数据库中视频结构化数据的深度分析，将犯罪嫌疑人的作案手法、作案工具、案件发生的时间和区域进行串并，深度挖掘案件之间的关联信息。在公安侦查活动中，同一犯罪嫌疑人进行犯罪的时候，基本上会更改自身的穿着打扮，但是其行为特征和行为方式基本上不会发生改变，视频结构化平台会锁定类似的行为特征，对一些行为特征相似的案件平台会自动进行串并，从而达到节约办案成本，提高侦办关联案件的效率。
（五）协同作战
利用视频结构化技术，可以实现视频资源和数据的共享，使得视频监控不再是独立分割的单元，做到资源更新实时同步，多流程任务管理，有效支撑协同指挥作战。并能够有效管理视频资料，及时共享线索，充分发掘线索的时效性价值。三、侦查应用需注意的问题
（一）视频结构化存在的不足
1.识别准度较差
视频结构化依赖于视频的清晰程度，这种清晰程度包括视频的解析、格式、颜色和属性。原视频如果质量较差，那么会导致识别的颗粒度较大，必然会导致视频结构化分析的不准确，从而难以发挥视频结构化的优势。
2. 运算量巨大
目前，视频结构化的算法还不够成熟，只能通过遍历法，对数据进行分析，看似提取了相关的特征，但是这些都是在比对完所有特征所呈现出来的。视频结构化在比对时，有时会无法锁定关键的特征，会将所有的特征都进行比对。这样一方面加大了数据量，另一方面也降低了效率，浪费了时间，较少数据的情况下运算数据还可以满足应用需求，但是数据量变大之后，运算速度会明显下降。
3. 视频格式不统一
目前由于视频监控的制造没有规范性和标准性，各类视频监控种类繁多，例如市面上几种主流的格式有CIF、4CIF、QCIF、D1等。因此在视频格式上难以做到统一，这是我国对视频监控管理制度性缺乏所造成的，而视频结构化分析需要以统一的格式为基础。没有统一的格式，在进行视频结构化处理之前还要将视频格式统一，进行视频格式转化，这在一定程度上降低了视频结构化的速率，不利于提高办案效率。
4. 视频监控的数量分布不均
视频监控的数量分布不是很均匀，有些地方视频监控的数量较少，导致这些区域视频监控覆盖不到，难以形成数据链规模。例如就人物轨迹而言，目前虽然可以通过分析推测人物的去向，但是比起全程跟踪来说，检测速率要慢得多。
（二）应对之策
1.进一步普及高清摄像头，将之前老旧的公安视频监控更新换代
公安机关可以向财政部门申请专门经费，用于更新老旧治安监管的视频设备。与此同时，要更新视频结构化客户端及载体，做到接收信息端和处理信息端的及时更新。
2.优化视频结构化算法
高效精准的视频结构化算法能够根据不同的负载环境进行深度学习、高性能的计算，能够强有力的推动视频结构化技术的发展，能够排除视频监控中的干扰因素，从而达到提高准确率的目的。公安机关可以和相关的企业公司进行合作，或者引进先进的专業人才共同开发、创新和研究新的高效的算法，从而解决公安机关自身科创水平低下的问题，达到优化算法的目的。
3.在公安行业内对于视频监控进行格式的统一
公安部门应该联合相关的机构和组织，制定相关的视频监控标准，制定统一的视频规范，对格式进行相应的限制，具体细化视频监控行业的安装规则，达到视频监控利用的最优化。
4.提高视频监控的覆盖率
公安机关要继续推进“平安城市”“智慧城市”“城市立体化治安防控”等项目的建设，加大视频监控数量的投入，提高视频监控的覆盖率，尽可能安装全方位，多角度的视频监控。四、总结
违法犯罪案件数量日益增多，违法犯罪手段日益复杂多样，面对日益复杂的公安刑事案件，单独依靠传统的视频监控侦查技术已经难以满足公安工作的需要。在这种公安形势背景下，视频结构化侦查在公安侦查中越来越发挥着十分重大的作用，在公安机关提高工作效率，提高案件的侦破率等方面起着不可或缺的重要意义。虽然目前视频结构化侦查还存在着一些急需解决的问题，但是公安机关在警务实践中不断优化和创新视频结构化技术，对普通的视频监控进行视频结构化处理分析，能够得出多种实战数据，实现公安机关视频侦查、收集情报、分析处理、实时指挥等多种实战运用需求，能够将传统的事后视频监控反查的应用模式转向事前预警的模式转化，缩短破案时间，节省办案警力，降低警务工作人员的劳动强度，降低办案所需成本，提高公安警务工作效率，从而深化公安警务改革。
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