人工智能技术怎样助力警务领域
随着城市化进程的加快及经济发展，我国社会治安构成要素日渐膨胀，给公安机关警务工作带来很大压力，而警力资源则几乎未增长，导致供需矛盾日益激化。在此背景下，警务机关亟待通过新技术和新模式寻求突破，以适应当下公安机关业务变革的需求。
业界皆知，2018年开始，人工智能不再仅“纸上谈兵”式强调概念和技术，而是加速与各个垂直领域进行融合。在安防行业，人工智能已经逐步进入业务实战应用阶段，作为最能发挥人工智能价值的领域之一，智慧警务在人工智能、大数据及云计算等技术融合的驱动下，呈现出新的发展特征。
全警数据汇聚是基础
大数据是信息资源，是开展智慧警务的必需燃料储备，而数据的感知和采集以及大数据平台的搭建是智慧警务体系建设的基础工程，这也就是所谓的公安信息化建设内容。毋庸置疑，公安警力的战斗力需要信息资源，以信息化推动警务机制创新、提升警务工作效能，全面提升公安机关的实战能力。
在此趋势下，近年来，江苏、南京、广州、深圳等各大城市都在紧锣密鼓地推进大数据信息化建设工作。江苏省公安厅厅长刘旸曾说，“狠抓大数据战略，着力打造智慧警务，抢占社会治安高地，时刻跑在犯罪分子前面。”同时，他表示，“来能报警、动知轨迹、走明去向、全程掌控”是江苏智慧警务建设的新目标。
不过，警务涵盖的业务范围包括交通、治安、消防、边防、社区等多个警种，传统的警务业务分割格局导致数据资源呈现碎片化和原始化，很难形成足够的情报信息来支撑大数据分析研判及服务决策的需求。可以说，当前碎片化的信息分布状态与及时高效决策的现实需求越来越不相称，信息资源整合应用亟待突破。
因此，公关机关在推进警务信息化进程中，不但要增大具有感知或机器视觉能力的监控摄像机以及其他物联网终端设备的覆盖规模，更为关键的是要建设全省警务云，汇聚全警数据和社会数据，加快各警种之间的信息资源融合，横向打通各业务版块，为全警信息化建设和应用提供公共的技术环境和服务支撑。这样，经济欠发达地区就能够在没有经济条件和技术能力建云的情况下，共享使用全省警务云提供的计算、存储和数据资源，从而大大提升基层民警办事效率，减轻民警工作压力。
移动警务成为必要辅助
当前，警务工作越来越呈现出紧迫性、强移动、高突发性的特点，而且，警务人员特别是基层民警，在外勤作业时经常面临不同情况的各类采集、记录等大量复杂信息工作需要处理，而移动警务设备可以助力民警接处警、现场勘查、信息采集、信息核验、巡防互动等工作，实现民警快速处警及社会基础信息采集工作，为基层干警减负、增资。
近年来，随着人工智能技术在安防领域应用的渗透，智能前端化逐渐成为一种发展趋势，因此，作为一种终端设务，移动警务终端也逐渐走向智能化。移动警务的终端设备主要包括移动警务终端（包括人脸识别等身份认证、现场信息录入与存储等应用）、移动车载、警用穿戴设备以及移动警务平台等。以移动警务终端的摄像头为例说明，智能化摄像机头可直接在端侧将采集的视频图像进行识别处理，以在最短时间内实现视频图像的结构化处理，然后再将标注过的结构化关键信息上传移动警务云端平台进行研判决策，不但大大减少云端的工作量，更重要的是提升现场办案的效率，更好的发挥移动警务的实战价值。无疑，在人工智能加持下，这些移动警务设备能够更好地推动智慧警务工作的开展，大大提升警务人员的业务实战效率，而且可以警务平台和上层公安信息系统无缝对接，真正实现全警信息化。
由此可见，移动警务终端不但是公安大数据信息采集源，而且是一线警务人员警务处理最重要的助手，在公安大数据建设中具有举足轻重的作用，因此，越来越受到各省公安机关的日益重视。实际上，早在2017年全国公安科技信息化工作会议上，公安部已经明确要求加快建设移动警务应用体系。目前，全国各地公安都在加快移动警务体系的建设，将公安信息化应用从桌面应用向移动终端拓展。
融合AI的研判是引擎
无论是智能前端设备（包括移动警务设备），还是警务云平台，采集数据的价值实现都离不开人工智能技术的融合应用。前端是各类识别与比对以及视频结构化的实时处理，以在端侧实现智能化，满足前端场景应用在时延、功耗和性能方面的需求，而后端则是体现在基于多维数据的深度分析研判，相当于是作战指挥中心。不置可否，结合人工智能技术，基于大数据的研判分析在侦破案件、预防犯罪、精确打击以及辅助决策等警务工作中具有重要的实战价值。
在我国平安城市、雪亮工程等项目建设的推动下，全国各地建成了具有较大规模的视频监控设备布点。不过在人工智能尚未落地之前，来自这些监控设备的海量数据和公安业务数据并未真正关联，视频侦查依然是靠人力对嫌疑人、车辆、物品特征等案件信息进行搜索和标注，业务效率依然低下。但是，通过在前后端融合人工智能技术（算法和算力），通过对海量多维数据进行分析和建模，深度挖掘出各类数据背后内在逻辑关系，可以实现对海量数据的深度应用和综合应用。
业界皆知，AI能够迅速对视频数据进行结构化处理，对人、车、物进行快速识别比对。当前人脸识别技术在公安行业应用更为广泛，包括布控排查、边境检查、犯罪嫌疑人识别、司法人像鉴定、重点场所门禁以及宾馆、网吧、娱乐场安全管理。除了人脸识别，车辆识别以及语音识别等涉及人工智能的相关技术也越来越多的落地到公安行业应用中，为公安信息化以及智慧警务建设添砖加瓦！
随着人工智能、云计算等技术应用的商业化，通过警务云平台，民警可以在全省范围内实现“一键调图”“图案关联”“以图搜图”等，甚至在几秒钟内，就从海量视频中搜索到相关人像。从而大大提升公安办事效率，而且AI技术趋势下，警务也从事后侦查转为主动防范，因此，融合AI的研判分析在安防智能化发展的中的重要性不言喻。
总结
前段时间，南京市公安局表示，2019年将做强大数据中心，在2020年基本建成智慧警务体系，然后再用两年时间实现人工智能在警务工作中的实战运用，推动公安机关战斗力跨越提升。由此看出，在公安智慧警务体系建设中，大数据平台的构建和人工智能应用是重中之重，如果说大数据资源是基础，全警云是汇聚信息资源的平台，那么人工智能就是发展引擎，三者缺一不可，而移动警务作为最重要的信息采集设备和民警得力助手，更贴近警务人员的实战业务，可以说是警力的前锋和实战派，其重要性也日益凸显。
责任编辑：ct
视频监控在公安侦查工作中的应用分析
李东辉1 潘付贵2 河南省公安厅 河南郑州 450001 摘要：我国经济在飞速发展的同时，各种社会矛盾也日渐突出，虽然公安机关不断加大打击力度，但犯罪率仍呈居高不下的态势。视频监控系统所具有的实时化、准确化、直观化特点有助于公安工作效率的提升。智能化视频监控技术的应用，可以在缓解基层警力不足问题的基础上，发挥出防范打击犯罪的作用。基于此，本文主要对视频监控在公安侦查工作中的应用进行分析探讨。 关键词：视频监控；公安侦查工作；应用分析 1、前言 视频侦查技术的使用是破案手段的伟大创新，更加提高公安干警进行安检侦破的能力和效率。同时随着我国各个行业都在加强视频监控建设，实现视频监控的普及更加有利于确定正确的侦查方向，提高案件侦查的质量。毋庸置疑，视频监控系统在预防犯罪、发现犯罪、打击犯罪，维护社会治安和经济秩序等方面发挥着不可忽视的作用，成为公安机关开展工作的重要帮手。 2、在公安案件侦破中视频监控发挥的作用 视频监控技术是在科学技术逐渐发展与完善的基础上出现的，其是综合性的集监控防范能力、科技化和现代化于一体的防范系统。视频监控可以起到以下作用: (1)使直接发现并抓获犯罪嫌疑人的能力提高了犯罪分子的违法行为在当今社会日益动态化、流窜化和专业化，通过在公安侦查中视频监控的发展应用，通过视频监控所收集的许多信息，公安机关民警就可以加以分析研判，在防控薄弱地方、治安热点和重点场所安装摄像头，搭建视频监控，24h不间断进行监控，如此就可及时发现正在实施犯罪行为的犯罪，从而提高公安民警破案效率。 (2)准确、有效和迅速地确定排查范围和侦查方向对视频监控所记录的信息加以利用，可直接发现犯罪嫌疑人可能的藏匿点区域、犯罪之后的逃跑方向和违法行动路线，将嫌疑人及时发现、锁定。 (3)震慑犯罪分子、将犯罪行为迅速遏制通过对人口密集的生活小区、商业区、街巷、城镇等地方安装摄像头，进行视频监控网络的搭建，不间断展开监控，并且于醒目的地方提示“摄像头已将该区域范围覆盖”，请自重，由此来震慑犯罪分子，使犯罪空间被进一步压缩。 3、视频监控在侦查实践中的运用 随着现代科学技术的飞速发展，视频侦查技术已成为继刑事科学技术、行动技术、网络侦查技术之后的第四大侦查技术。因此，在我国的侦查实践工作中，视频监控被广泛应用，并且发挥了非常明显的作用。如预先控制、破获有预谋的案件；同步遏制，抓捕现行犯罪嫌疑人；案后快速控制、动态追踪目标；回溯查明、认定犯罪嫌疑人；开展串并案侦查以及证明犯罪、推动诉讼活动的开展等。 3.1通过截图，直接锁定犯罪嫌疑人 案件发生后，侦查人员在进行现场勘查和访问的同时，查找现场及附近的监控视频资料，围绕具体案情，通过视频监控掌握犯罪嫌疑人的体貌特征、作案时间、作案工具等，不但有利于摸底排查，还能锁定犯罪嫌疑人，为后来的抓捕犯罪嫌疑人提供目标。同时，视频监控图像对查找现场的目击证人，为案件提取证人证言也发挥着非常重要的作用。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆 3.2动态追踪，推动案情研判和侦查工作 调取现场及其现场附近的多处视频监控资料，进行动态追踪和综合分析，发现更多有效的侦查线索。由于各种原因的限制，在有些案件中，并不一定能提取到案发现场的视频监控资料，但是在以案发现场为中心的一定区域内即现场周围，收集这个区域一段时间内的视频监控资料，并进行综合分析处理，就可能发现犯罪嫌疑人案前踩点窥探的情况，实现预先控制、破获预谋案件的功能，还可能发现犯罪嫌疑人案后逃离现场、销毁罪证等行为。除此之外，对视频监控资料的观察分析，也能发现一些形迹可疑人员，从而缩小侦查的范围。 3.3分析嫌疑人相关情况 根据视频监控资料，犯罪嫌疑人的衣着打扮可以体现其工作职业或社会地位；根据其作案方式可分析作案动机以及深层次的原因；根据其作案的行为特征反映的心理状态，对犯罪嫌疑人进行心理分析，可以推测其逃跑的方向以及活动的范围，为下一步的侦查工作服务。 3.4推动侦查讯问活动的开展 视频监控资料属于视听资料的范畴，是法定的证据种类之一。在讯问中使用证据，观察犯罪嫌疑人的反应，可以使侦查人员进一步进行“内心确认”；有利于在讯问中突破犯罪嫌疑人的防御体系，消除其侥幸心理，从而推动讯问活动的顺利开展，获取犯罪嫌疑人真实可靠的口供。 3.5形成证据锁链，有效推动诉讼活动 在侦查初期，侦查人员所掌握的证据往往较少，尚不足以认定犯罪嫌疑人有罪或者无罪，因而要查明案件事实，收集证据，从而判断犯罪嫌疑人是否够条件起诉。侦查的过程，事实上也是诉讼证据的收集和完善过程。视频监控图像作为法定的证据种类之一，要与案件的物证、证人证言、鉴定意见等相互印证，形成证据锁链，以此来认定案件事实，证明犯罪，推动诉讼活动。 4、视频监控在侦查工作中的发展前景 在我国，视频监控在侦查中的应用越来越广泛，作用也日益突出。现代科学技术日新月异，视频监控技术也会不断进步，因而视频监控的侦查应用会越来越成熟，越来越普及。监控技术的发展还会导致技术监控成本的下降，与此同时，人力资源价格不断上涨，更能使人们看出视频监控在公安工作中具有的极大优越性，未来将会有更多的人力监控被视频监控所取代，视频监控将真正成为维护社会治安的“眼睛”。 4.1视频监控系统安装范围不断扩大 从整个社会发展的大趋势看，安装视频监控的范围越来越大，并且呈不断扩大的趋势。无论是在公共活动领域，如街面、商场等地区，还是在私人空间和区域，如个人庭院等，视频监控的安装范围都在扩大。视频监控不同的作用，不同主体安装的目的不同，将使视频监控系统的整体覆盖范围愈来愈大。 4.2视频监控的密度不断加大 在视频监控的安装范围不断扩大的同时，其密度也必然加大。在一个区域内，加大视频监控安装的密度，能减少甚至消除监控死角，对维护社会治安、提高视频监控在侦查中的应用十分有利。当然，在提高视频监控密度的同时，要注意监控探头安装的合理性，不能使相邻之间的探头所控制的区域有太大的相互重合的范围，从而造成监控资源的浪费。 4.3视频监控设备不断进步 随着经济和科技的不断发展和进步，视频监控设备也不断更新。逐步克服视频监控设备现有的种种不足，生产出既高效又经济适用的设备指日可待。毫无疑问，视频监控的成像质量将不断提高，其存储的容量也不断加大，在保存时间方面也将会取得一定的突破。成像质量的提高，将提高视频监控资料的清晰程度，更加有利于对一些重要的细节信息的辨识；存储容量的不断加大，使得一些有重要价值的信息可以保存得更久。 4.4视频监控手段日益智能化 面对严峻的犯罪防控形势，公安机关在采用视频监控进行侦查破案的同时，要增强视频监控设备的智能化功能，实现监控系统对人和物的自动识别，以及对可疑目标的追踪等。视频监控的智能化研究正处于深入研究和发展之中，并已取得了一定的突破。智能化视频监控在未来侦查工作中将有一个可观的发展前景。 5、结语 视频监控系统在公安工作中的应用，有助于公安机关执法水平及服务能力的提升。注重智能视频监控技术的发展及专业化管理队伍建设，可以让视频监控系统更好地发挥其在公安工作中的作用。 参考文献： ［1］纵博．公共场所监控视频的刑事证据能力问题［J］．环球法律评论，2016，38(06):75-92． ［2］张艺果．视频侦查技战法及其引导下的合成作战模式浅析［D］．西南政法大学，2016．人工智能在安防行业，主要有哪些应用
作为安防重点应用领域，目前公安行业正在依托信息感知、云计算、人工智能等技术的不断发展，大力推进公安信息化以及智慧警务建设，人工智能在其中发挥着越来越重要的作用。
1.在智慧警务中的应用
作为安防重点应用领域，目前公安行业正在依托信息感知、云计算、人工智能等技术的不断发展，大力推进公安信息化以及智慧警务建设，人工智能在其中发挥着越来越重要的作用。
公安行业用户的迫切需求是在海量的视频信息中，发现犯罪嫌疑人的线索。人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面有着天然的优势。在对人、车、物进行检测和识别的过程中，基于深度学习的图像识别技术是目前应用较为广泛的，公安工作中运用人脸识别技术在布控排查、犯罪嫌疑人识别、人像鉴定以及重点场所门禁等领域获得了良好的应用效果。
现有的治安监控系统融入基于深度学习的人脸识别算法，实现系统的智能化升级。系统平台数据库将案件重点关注人群入库，实现在身份认证方面对常驻人口、暂住人口、重点人口、在逃人员等数据的人像比对，为户籍管理、治安管理、刑侦破案等提供大数据分析技术手段。
2.在智能交通中的应用
在城市交通领域，单纯的车牌识别技术已经无法满足实际需求，业界迫切希望能够更快更准确提取更多元的车辆信息，除车牌号码外，还有车辆的厂牌、车身颜色、车辆品牌、车辆类型、车辆特征物等等。支持基于车辆外观特征的快速检索，这些特征在刑事案件侦查、交通事故处理、交通肇事逃逸、违章车辆自动记录等领域具有广泛而迫切的应用需求。
大数据分析技术、基于深度学习的图像识别技术很好地解决了城市公共交通安全管理中所面临的各种困境。针对违章车辆的抓拍，不再仅仅依靠车牌识别技术，借助计算机视觉技术、图像处理并通过海量的大数据分析、深度学习训练，可以依靠前端设备采集的车身颜色、车灯以及车标或者其他多种特征，从而得到较高的识别率，实现对目标车辆的检索。
科达海燕车辆二次分析系统采用先进的深度学习算法，首先对所有卡口系统、电子警察系统抓拍的图片进行处理，进而进行二次识别，包括车牌号码及颜色、区域、时间、车辆细分车型、车标、车辆颜色等各种信息。
3.在智慧社区的应用
社区是城市的基本空间，是社会互动的重要场所，伴随着人口流动性加大，社区中人、车、物多种信息重叠，数据海量复杂，传统管理方式难以取得高效的社区安防管控，同时，社区管理与民生服务息息相关，不仅在管理上要求技术升级，同时还要实现大数据下社区服务。
通过在社区监控系统中融入人脸识别、车辆分析、视频结构化算法，实现对有效视频内容的提取，不但可以检测运动目标，同时根据人员属性、车辆属性、人体属性等多种目标信息进行分类，结合公安系统，分析犯罪嫌疑人线索，为公安办案提供有效的帮助。另外，在智慧社区中通过基于人脸识别的智能门禁等产品也能够精准地进行人员甄别。
通过社区出入口、公共区域监控、单元门人脸自助核验门禁等智能前端形成立体化治安防控体系，做到人过留像、车过留牌，不仅对社区安全进行了全方位监控保障，而且采集的数据能够通过实时分析研判，不仅可以实现人、车、房的高效管控，而且能够形成情报资讯，为公安民警、社区群众与物管人员，打造平安、便民、智慧的社区管理新模式。人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：1.人工智能时代，AI人才都有哪些特征？http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html2.大数据携手人工智能，高校人才培养面临新挑战http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html3.人工智能，机器学习和深度学习之间，主要有什么差异http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html
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