人工智能技术在治安防控中的应用研究

　　文/王裕均 海南电信规划设计院有限公司

　　摘要：本文专注于探讨人工智能技术在治安防控领域的应用。通过对系统架构的细致分析，深入探讨了人工智能技术在应用领域中的具体实践案例，并针对实践中遇到的数据安全挑战及技术成本问题进行了全面深入的剖析。本研究旨在为人工智能技术在治安防控领域的进一步优化应用提供理论支持，以增强社会治安防控体系的有效性。

　　关键词：人工智能技术；治安防控

　　引言

　　传统的治安防控手段在面对海量数据以及复杂的社会环境时，逐渐显露出其局限性，给治安防控工作带来了巨大挑战。人工智能技术的应用可以帮助警方提前发现潜在的治安隐患，及时采取措施进行防范，从而降低犯罪率，进而更有效地保障人民群众的生命和财产安全，维护社会的和谐稳定[1]。从理论层面来看，深入研究人工智能技术在治安防控中的应用，有助于丰富和完善治安防控理论体系，推动相关学科的交叉融合与发展[2]。通过对人工智能技术在治安防控实践中的应用效果进行分析和总结，为进一步优化和改进人工智能技术提供理论依据。

　　1. 人工智能技术的定义及其运作原理

　　人工智能（artificial intelligence，AI）是一门研究如何使计算机模拟、延伸和扩展人类智能的技术科学，通过计算机程序实现人类智能，使机器设备、系统能够像人类一样进行思考和学习。在治安防控工作中，通过利用计算机视觉、深度学习等技术对视频监控画面进行智能分析和处理，可实时监测异常态势分析、事件预警、轨迹和目标追踪，实现对海量数据的快速处理和分析，提高治安防控的精准性和时效性[3]。

　　2. 人工智能技术在治安防控中的系统架构

　　人工智能技术在治安防控中的系统架构图如图1所示，分为感知层、平台服务层和应用层。感知层负责提供视频、图片资源，由于摄像头点位众多且分散，前置受硬件计算资源限制，只能运行简单算法。感知层通过部署AI双目治安摄像机，可识别画面中的人体、人脸及其多种属性，如人员运动方向、衣物类型、性别、配饰、帽子、口罩、发型，以及骑行及载人状态等[4]；也可筛选输出画面最佳的人脸图片，进行人脸比对、去重和去误报，同时检测画面中多张人脸；还可对机动车和非机动车抓拍，对驾驶员的人脸、人体和车等属特征识别，完成目标初筛与轻量分析，为平台服务层提供视频和图片数据支撑。

　　平台服务层通常根据感知端摄像机解析路数需求配置相应GPU计算资源，并集中运行更复杂的算法。平台服务层基于流媒体的取流、编解码，对感知层抓取的图片进行智能解析。解析可分为四类：（1）人体智能分析。对活动人体目标抓拍图片进行特征提取以及建模，对检测到的人体进行多种类型的属性识别，包含人员的运动方向、速度、头发、雨伞、口罩、帽子、包、衣服、鞋子、眼镜、服装、拎东西等状态属性[5]。（2）人脸智能分析。对人脸图片进行属性提取、建模比对，其中人脸属性包括性别、年龄段、是否微笑、是否戴眼镜、是否戴口罩、是否戴帽子等。（3）车辆智能分析。将抓拍图片中的机动车和非机动图片进行结构化分析，通过深度学习算法模型对检测到的车辆进行多种类型的属性识别，包括号牌种类、车牌颜色、车牌号、车辆类型、运动方向、车辆品牌、车辆型号、车辆年款、车身颜色、前车窗状态、驾驶区域是否有人等。（4）视频结构化分析。自动提取对实时视频流或离线视频文件中出现的人、车、物等活动全目标进行检测，挑选最优帧进行抓拍，对抓拍的图片进行结构化信息提取并建模特征及关联关系[6]。智能解析结束后输出人脸、人体、车辆、非机动车相关的结构化数据及模型信息，将非结构化视频转化为可检索的结构化数据库，为应用层视频实战应用提供强大的检索、比对等智能化支撑。

　　应用层作为业务赋能的核心载体，通过与平台服务层、感知层形成立体化协同体系，以设备接入为起点，依托于平台的服务，实现智能设备的标准化接入、视频级联汇聚、联网管理、视频应用、电子地图、查询检索、布控告警和视频级联汇聚等基本应用，对目标追踪、人像技战法和车辆技战法等专业应用深化，赋能业务使用，支持决策者进行多维度态势研判。

　　3. 人工智能技术在治安防控中的专业应用

　　3.1 目标追踪应用

　　通过AI技术实时计算能力，在搜索结果中逐步展开嫌疑目标的轨迹，支撑用户对目标人员轨迹分析研判。通过调用查询检索、布控告警、身份核验等共性应用，对人、车等关注目标进行发现、预警、锁定和目标追踪。在案件侦破过程中收集到的线索信息，以人脸、人体、机动车、非机动车、电围等物联数据为基础，依托一张地图，以案件发生地为中心匹配得到记录目标轨迹的点位，循环往复，还原目标完整活动轨迹，实现在地图上渐进式搜索发现嫌疑目标的轨迹，可应用于重点场所人员实时轨迹管控，如走失老人、儿童轨迹复原，全国在逃、两抢一盗嫌犯作案路径的复原抓捕等需要对目标人员进行视频追踪的场景。

　　例如，湖南省公安厅党委深入推进科技兴警三年行动，以科技赋能为引擎，实现新质战斗力与管理服务效能双提升。在湖南公安的作战地图上，已设置了数十万台智能感知设备以及警用无人机，为湖南省的治安防控提供实时数据。如，2024年10月的一晚，岳阳公安对针电瓶车盗窃嫌疑人进行了“闪电战”围剿。当晚10时11分，大数据实战中心系统警报响起，一名盗窃前科人员触发高危时段预警，民警查看发现，其正在实施电瓶车盗窃。犯罪嫌疑人自以为无人察觉，却不知热成像技术早已将其体温信号转化为屏幕上的红色光点。与此同时，地面警力根据无人机实时导航展开包抄，从锁定目标到人赃并获仅用时28分钟。不仅如此，在衡阳公安大数据实战中心的电子沙盘上，走失老人的行动轨迹被还原成动态热力图，民警通过移动警务终端调取沿街商铺监控，两小时内完成传统排查需三天的工作量。此案例为AI技术智慧警务提供了可复制的技术范式[7]。

　　3.2 人像技战法应用

　　人像技战法是通过人脸识别、行为分析、数据融合等AI技术，将人像数据转化为可操作的治安防控策略，进行侦查和追逃的一种方法[8]。比对相关照片，可以对人员进行搜寻并进行预警，从而快速、精准地锁定嫌疑人。在商场、演唱会等人员密集场所，若某个人像短时间内频繁现身不同监控区，且行为慌张、刻意避让摄像头，系统可判断该人员可能存在异常行为，如盗窃、窥探等潜在威胁。对人员进行尾随研判、同伙挖掘分析时，通过对人脸图片、地点范围、时间范围、前后最大同行时间、最小同行抓拍次数等进行分析，可搜索与目标人员同行的人员信息。有非法集会、聚众赌博出现时，依据地点、时间范围，以及最小、最大聚集人数等条件，可精确查询并识别群体聚集行为。除此之外，还有人员昼伏夜出分析、时空碰撞分析、异常态势分析等人像技战法应用。

　　3.3 车辆技战法应用

　　车辆技战法是通过多模态数据融合与深度学习技术对车辆进行监控和分析，通过识别、追踪和分析嫌疑车辆，帮助办案人员甄别案件的有效线索信息。例如，套牌车分析，对嫌疑车辆进行距离矢量计算和车辆特征识别比对分析，为打击假牌、套牌行为提供有力支撑；落车轨迹分析，当某车辆连续通过多个卡口点位时，根据抓拍到的车牌号码和时间段在地理信息系统（GIS）上同步展示车辆轨迹；落脚点分析，根据车辆在城区卡口中出现的活动轨迹，自动按照车辆时速、路线，分析出车辆出现的时间和地点，以此预判车辆落脚点[9]。除此之外，同行车辆分析、隐匿车挖掘、昼伏夜出分析、非标车检索和区域碰撞分析等车辆技战法也在实战中广泛应用。

　　2020年7月14日，在湖北省武汉市江夏区古驿道北华街交叉路口，出现一辆正三轮摩托车与一辆两轮摩托车碰撞的交通事故，事故发生后正三轮摩托车的驾驶员逃离现场。江夏区交警部门迅速成立专项调查小组，对事故进行深入调查，依据正三轮摩托车无牌、逃逸司机为中年男性等特征，办案民警通过“车控网+”平台，运用视频追踪和轨迹分析技术，迅速缩小嫌疑车辆的轨迹活动范围至中心港菜场，当晚就锁定了肇事嫌疑车辆的活动区域，民警随即前往蹲点布控，在事发第三日凌晨5时27分，将肇事逃逸司机及正三轮摩托车查获。该案例中，AI技术通过视频分析、车辆特征识别、数据整合及智能决策，将传统需数日的破案时间压缩至3天，体现了AI在提升安防效率、精准度和跨部门协同中的核心价值[10]。

　　4. 人工智能技术在治安防控中的问题和挑战

　　4.1 数据安全层面

　　AI技术治安防控应用涉及大量视频监控数据、人脸识别数据等敏感信息。现阶段虽已部署了加密技术，并采用严格的访问控制策略，但随着黑客技术不断发展，不法人员可能会利用系统漏洞窃取或篡改数据，数据的安全防护难度仍在日益攀升，。另外收集和使用个人隐私信息可能引发隐私保护问题，未明确数据收集和使用范围，也易造成隐私泄露。

　　4.2 技术研发层面

　　算法的精确性受数据集多样性和复杂性影响，如在光线变化、遮挡、多目标交互等复杂场景中，人脸识别和目标检测等算法可能会遭遇误报、漏报以及识别精度下降等问题。高端芯片技术的缺乏会影响AI算法的运行效率和智能分析的准确性，治安防控系统对高清画质和智能化的需求增加，需要强大的算力支持，而当前大规模运算所依赖的GPU和CPU面临着成本高昂以及电力消耗过大的问题。

　　结语

　　人工智能技术在安防体系中展现了巨大的应用潜力与价值。然而，正如前文所述，其在应用过程中也面临诸多复杂且严峻的挑战，涵盖数据安全与隐私保护、算法可靠性与成本等多个关键层面。为了更好地推动AI技术在安防中的深入应用，须多管齐下，在数据安全方面，建立健全严格的数据管理制度，强化数据安全防护，确保数据在合法、合规、安全的框架内使用；在技术研发上，持续加大投入，提升算法的精度与稳定性，突破算力瓶颈，增强系统的适应性与泛化能力，协同生态链以释放规模效应等方式降低成本。同时，需要加强跨领域合作，促进公安部门、科研机构等各方的协同创新，共同探索出一条AI技术与安防深度融合的可持续发展之路。随着技术的不断进步与完善，AI技术有望成为安防领域的核心引擎，为打造更加安全、和谐、有序的社会环境奠定坚实基础。

　　参考文献：

　　[1]王强,张莉.面向动态犯罪模式的深度学习预警模型优化[J].公共安全科学技术报,2021,19(4):87-95.

　　[2]李明,王建军.智慧警务背景下AI驱动型治安防控体系构建研究[J].公安学究,2023,26(2):15-28.

　　[3]周志华.机器学习[M].北京:清华大学出版社,2016:1-10,73-89.

　　[4]李华,张伟,王强.基于深度学习的城市治安监控异常事件检测算法[J].自动化学报,2021,47(9):2213-2225.

　　[5]王大伟.基于边缘智能的治安防控终端硬件设计[J].中国安防,2021,45(6):33-39.

　　[6]巴塔西,王海鹏.基于双流时空网络的反光衣穿戴检测方法[J].计算机学报,2022,45(8):1623-1633.

　　[7]李毅,杨昭,颜英华.科技赋能，守护平安服务民生——湖南公安科技强警实现警务战力与服务效能双提升[N].湖南日报,2025-02-27(8).

　　[8]冯前,罗小磊,张阳,等.基于大数据人像识别技术对人员关系的技战法应用与分析[J].数字通信世界,2019(10):214-215.

　　[9]李明.基于深度强化学习的夜间车辆落脚点预测[J].中国安防,2022,44(5),29-35.

　　[10]魏娜.违法车一上路就被盯上了，“天网+地网”精准打击交通违法[EB/OL].(2021-02-04)[2025-03-06].https://baijiahao.baidu.com/s?id=1690759749176560151.

　　作者简介：王裕均，本科，高级工程师，wangyj.hi@chinaccs.cn，研究方向：信息化和通信领域。