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对模糊视频进行刑侦画像的初探作者：黄楚群来源：《法制与社会》2012年第25期摘要近年来，随着社会各领域安装视频监控设备的增多，在刑侦领域，利用模糊视频进行刑侦画像，成为模拟画像的一个崭新课题。
文章结合实际案例，阐述在实践工作中如何运用模拟画像技术对模糊视频进行处理，为刑事案件的侦查提供线索依据。
关键词模糊视频动态视频截图刑侦画像作者简介：黄楚群，珠海市公安局刑警支队，助理工程师，文学学士，研究方向：刑事模拟画像及影像。
中图分类号：D920.4文献标识码：A文章编号：1009—0592（2012）09—297—02面像是一個人最重要的外部标志。
在刑事案件中，面部特征往往是刑侦部门寻找犯罪嫌疑人的重要依据，能否利用案件中收集、寻找到的各种有用线索痕迹，成功模拟刻画出犯罪嫌疑人的相貌特征，对于案件的顺利侦破意义重大。
从某种意义上说，刑侦画像是当代刑侦案件的关键，对侦查过程作用极为重要，是最为快捷、最适用的刑侦辅助手段。
刑侦画像又称模拟画像、公安画像等，是依据目击者等的语言描述，利用素描等方法模拟刻画犯罪嫌疑人相貌特征的技术方法。
目前刑侦画像的方法主要有：徒手绘制和计算机人像组合等形式。
随着视频监控系统在社会各领域的普遍使用，特别是在一些重要路段、交通要道、金融场所、居民小区的使用，为公安机关打击犯罪、维护社会稳定及保护人民生命财产安全提供了重要的保障。
利用视频资料刻画出犯罪嫌疑人的画像，为公安机关查找线索、侦查破案提供了极为有力的技术支持。
然而，在监控录像中有不少模糊画面，无法直接使用。
如何运用监控录像的模糊图像绘制刑侦画像，成为模拟画像技术一个新的应用领域。
对此，笔者依据多年的工作实践，通过对模糊视频中犯罪嫌疑人个体特征的准确把握，依据其气质类型等绘制刑侦画像，并对其加以修复、弥补，提高辨认度，成功绘制出犯罪嫌疑人的模拟画像。
一、利用视频绘制刑侦画像的利弊分析（一）优势监控视频能捕捉动态场景，相对于静态图像能提供更多信息；监控视频中人物的外轮廓基本清晰、五官位置基本确定；监控视频中直接展示的是犯罪嫌疑人客观的外部轮廓，而非目击者对犯罪嫌疑人主观加工后的描述，从而使犯罪嫌疑人的面目特征和外部轮廓更加客观、现实；利用监控视频进行模拟画像有利于信息的保存，不像传统的模拟画像一样，记忆信息的储存是由大脑来储存，经过时间的推移记忆信息就自然淡忘。
视频大数据与图侦应用结合现状分析近年来,中国大规模推进平安城市级视频监控系统的发展,使得视频图像侦查以下简称图侦在公安刑侦业务中发挥越来越大的作用,取得的社会效益很高,进而又促进了监控系统的建设规模进一步扩大,加上高清化技术的发展和推广,直接的结果是导致相关的数据量急剧增长,价值密度越来越低;于是,监控领域也主动和被动的跨入了“大数据”的时代;大数据并不新鲜,早已经在不少领域得到成熟的应用;与日常生活最相关的就是电商,电商通过大规模的商业数据统计、分析,可以得出潜在的商业规律,为下一步的商业行动提供依据;“大数据”不等同于“大数据应用”,不同行业中的数据要形成大数据应用,并非用“拿来主义”就可以解决的,要做好视频监控的大数据应用,首先要确定应用的模式和目标;大数据的应用说到底还是“有目的”的应用,没有一定明确的应用目的和方法,就没有设计大数据处理系统的依据,说白了就是“不知道要什么,那何谈怎么做”从其他行业只能借鉴到处理系统搭建的技术,但是不能借鉴处理系统搭建的目的与输出;如此说来,视频大数据系统的发展在哪里由此看来,视频大数据的应用必然首先产生在公安业务中的图侦应用,有以下几点理由：1.公安掌握了最多的视频数据来源;也是对视频大数据发展最直接的需求者和受益者;视频大数据的发展必然首先为公安下辖的业务服务;2.相比于其他公安业务,图侦的应用模式多样,思维活跃,围绕着“发现线索”的目的可衍生出多种的技战法,只有从这些具体的技战法中才能提炼出需求,真正告诉系统的设计者“我们要什么”;图侦里的大数据应用需要哪些像商业大数据那样找规律的应用似乎还远了点,目前最实在的就是从海量视频数据里把有相同线索特征的图像给找出来,让干警发现出新的案件线索;至于“怎么找”这就是由公安来提的应用模式了;因此,视频大数据的发展并不是简单的由技术厂商做主导,而是需要公安体制内既有刑侦实战经验,又有科技化功底的复合型人才,共同来参与视频大数据应用的发展,在此也呼吁公安系统重视对于这样复合型人才的培养;除了应用模式,技术也是目前横亘在视频大数据发展道路上的另一座大山;有很多方面,涉及采集、存储、管理等多方面的领域,但是最大的技术障碍还是在于视频的结构化;商业应用上的数据多为结构化数据,每个数据都由一系列明确的描述属性组成,大数据处理系统则可以根据使用者的要求将不同的属性进行归类,从而发现和掌握事物发展的客观规律;而视频则不然,除了时间和空间的属性外,并没有其他的标签;除了按照时间和地点查找相应的视频外,大多的视频只能靠人慢慢甄别,这离大数据应用还相去甚远;要做到大数据应用,就必须为每个视频贴上更多的属性标签,也就是业内所说的结构化过程;这是未来视频应用技术的制高点,其核心是模式识别算法,要做到自动把视频中的特征识别出来贴上标签后入库;这样在日后需要的时候,才能实现海量视频的快速查询和碰撞研判,甚至能像商业大数据那样做到归类统计;结构化的意义不难理解,只是真正实现起来很难,在此总结了有几个原因：1.识别什么特征一副图像或者一段视频可以有无数角度的标签属性去描述,什么才是我们需要的属性这与我们需要得到的目的密切相关,这就需要公安图侦的人才来归纳终结;2.识别算法开发难,由于是平面图像,因此特征的识别主要原理就是看图像区域中的轮廓、颜色、纹理与特征库进行比较;但是在同一个物体在不同监控角度的摄像头中显示出的轮廓都不相同,因此无法做到识别;3.大规模数据处理难,即使做到了识别算法,但是如果要通过数据处理服务器的形式对大规模的视频进行结构化处理,这个建造成本巨大,其能源的耗费在中国这个夏季需要限电的情况里也不切实际;如此看来,视频结构化的路似乎走不通,但是,目前在业内也出现了许多“曲线救国”的方法;比如：1.大力发展电警卡口建设：目前电警卡口在图侦上的应用需求和频率早就超越了交警,因为案件基本都要与车辆发生联系,这能找出很多的线索;而卡口电警对于车辆的抓拍角度是相对固定的,能够开发出相应的车辆特征识别技术,电警卡口属于业务需求和技术实现的一个很好的匹配点;2.结构化识别前移：在摄像机采集到图像的同时就要做好结构化的工作,例如卡口摄像机,就应该把智能识别的算法集成进去;目前不少厂商都推出了相应的智能卡口摄像机,建议政府应该大力推广,在老卡口摄像机更新换代的时候使用这类智能卡口摄像机进行替代,为未来大规模进行视频结构化做好准备;3.双目等特种摄像机的开发,突破平面图像特征的局限,得到更精准的三维系信息,如人体数量,高度,物体长度等;类似的产品适合应用在重点区域,符合国内目前严峻的反恐形势;4.物联网等更多感知技术的应用,本文虽然主题是视频大数据,但在业务的发展中,也积极倡议除了视频外,融入更多的物联网感知技术,如RFID技术等,作为视频结构化信息的一个有效补充;最后,对于视频大数据的产业发展总结是：前途一片光明,同志仍需努力。
视频侦查信息的挖掘与应用摘要：随着技术的发展，视频监控建设经过了“天眼”工程、“天网”工程、“雪亮工程”，从城区到乡村，视频监控网络逐步完善，设备性能不断提高。
这些在固定点位长时间、连续记录的视频影像应用在案件侦查中，成为挖掘破案线索、固定犯罪证据的利器。
视频侦查以视频信息分析为基础，如何高效、充分地挖掘出视频影像中所包含的信息是视频侦查的关键环节。
关键词：视频侦查技术；视频信息；信息挖掘；监控视频引言具体到我国当前的警察文化，它既包括与社会主义核心价值体系同向而行的警察主流文化，也包括因主流文化无法完全保障和满足警察日常工作和生活需要而滋生出的警察亚文化。
目前我国正处在社会转型的关键时期，警察队伍建设面临各种各样的挑战，警察工作积极性不高、消极懈怠、暴力执法等现象时有发生。
出现这些现象的原因是多方面的，其中警察亚文化是一个不可忽视的因素。
1视频侦查的概念视频侦查的理论研究，首先要准确把握其概念和内涵。
新世纪以来，视频监控系统建设已经在各大中小城市口趋完备，并逐步延伸至村镇，在社会综合管理，治安防控，以及案件侦查中发挥了不可替代的作用。
随着视频侦查工作的逐步深入，围绕视频侦查的工作机制渐显雏形。
视频侦查“战法”在刑侦一线不断演变和推陈出新，视频技术也随着计算机科技发展快步向前。
在侦查破案工作中，视频侦查的广泛深入地运用，已经成为打击刑事犯罪的“增长点”。
视频侦查的普及要求学界对此有明确清晰的定位。
视频侦查源自视频监控系统的成熟和广泛应用。
2000年以来我国“平安城市”建设，全国_500多个大中城市视频监控系统基本成型，为公安机关视频侦查工作打下坚实的基础。
各级视频侦查部门逐步建立。
无论是侦查学理论界，还是刑侦一线的专家们，对于视频侦查的认识，首先建立在视频技术的基础之上的。
公安部门专家认为，视频侦查技术业已成为继行动技术(技术侦查)、刑事科学技术、网络侦查技术之后的第四大侦查技术领域。
由此开始了学界对视频侦查概念的界定一一视频侦查技术说。
DOI ：10.15913/ki.kjycx.2024.06.051基于警务云的刑事案件可视化模型的实践与分析＊刘兴毅，宋 华（重庆警察学院，重庆 401331）摘 要：针对刑事案件办理过程中存在的案情分析方式单一抽象、方法传统效率低等问题，构建了一个具有丰富可视化形式的刑事案件可视化模型。
该模型的功能主要包括规律特征总结提炼、侦查思路直观表达、办案战果多样化呈现。
首先，通过数据收集模块收集刑事案件的案情数据；其次，将标准数据存入MySQL 数据库进行持久性存储；最后，采用Python 调取第三方库的方式进行多种可视化形式的成果展现。
该模型易上手、运用难度小，将数据收集、处理、分析、直观表达集于一体，能在基层警务工作中实现犯罪规律总结和犯罪预测。
关键词：刑事案件；可视化；模型；数据分析中图分类号：TP311.13 文献标志码：A 文章编号：2095-6835（2024）06-0172-05——————————————————————————＊［基金项目］全国大学生创新创业训练计划项目（编号：202112757003）；重庆市教委软科学项目（编号：19SKGH215）；重庆警察学院科研项目（编号：JY201812）自2020年“世纪疫情”以来，数字经济被进一步提上新高度，与其相关联的信息产业得到进一步发展，可视化技术在此环境下得以孕育发展。
目前，可视化技术被普遍运用于医疗、教育、金融、互联网行业，并呈现出向各行各业蔓延渗透的趋势[1]。
而公安机关掌握了海量的数据资源，如何充分发挥数据的价值，服务国家和人民，成为新时代新征程中建设平安中国一个重要的课题。
可视化技术为发挥数据价值提供了突破口，一方面，因为涉及信息安全，可视化技术的商业产品与公安专业领域的结合存在掣肘[2]；另一方面，智慧公安建设的现实需求又引导公安强化科技引领。
对此，本文以可视化技术为切入点，面向基层警务工作实践，探索可视化技术与刑事案件办理的结合，或许可以成为办理刑事案件方式手段转型升级的一大助力。
公安视频图像信息技术应用的问题与对策作者：侯伟周川来源：《电子技术与软件工程》2018年第03期摘要公安侦查过程中，视频图像作为首要的线索，已经成为办理案件必不可少的工具。
本文主要分析了目前公安视频图像信息应用过程中存在的问题，并提出了相应改进策略，明确系统智能化升级建设方向。
最后探究了智能化公安视频图像信息技术的应用实践，为公安机关打击各类犯罪活动供有效助力，进一步提升社会的治安水平。
【关键词】视频图像智能化随着时代的进步和科学技术的发展，信息技术已经成为人们生活的重要组成部分。
但是，当我们享受信息技术带来的便利的同时，部分违法分子也利用高科技在危害人们的人身财产安全。
为此，公安机关更应该充分利用视频图像的信息技术，融入先进的智能化应用，解决实际的工作困难，提高工作效率。
应用智能视频图像技术是公安机关办案模式的改革和创新，必将推动公安技术侦查工作的进步和发展。
1 目前公安视频图像信息技术应用过程中存在的问题1.1 视图质量低视频图像是公安人员获取线索的重要手段，视图清晰度直接影响着案件的侦破情况。
部分地区虽然安装了摄像头，但其成像质量较低，公安人员在获取视频图像时，由于视频模糊或成像范围有限，不能获得有价值信息，严重影响了办案的进程。
1.2 检索效率低公安人员在传统案件侦查的过程中，大多采用人工方式边看边记，需要反复观看。
长时间观看导致人员易疲劳，目标易遗漏，严重影响了视频侦查的效率。
1.3 综合研判能力低在侦查过程中，虽然工作人员能够通过分析和浏览监控视频，获得侦破案件的相关线索。
但是，部分公安机关条件有限，大量手工作业造成信息分散，各侦查人员掌握着不同的情况和信息，不能及时将案件的资料进行汇总，工作程序相对复杂，工作效率不高。
1.4 图像处理手段缺乏受部分因素影响，如雨雾恶劣天气、镜头角度、分辨率、镜头畸变等，造成视频图像的辨识度较低。
在复杂环境下，一些重要的信息经常被噪声掩盖，无法从视频图像中获取最有价值的信息和线索，无形中增加了侦破案件的困难程度。
情报建模在公安情报工作中的应用
情报建模是一种基于数据和信息的统计分析方法，它可以帮助公安机关进行情报工作。
以下是情报建模在公安情报工作中的应用：
1.犯罪预测：情报建模可以通过分析过去的犯罪数据，预测未来可能发生的犯罪类型和区域。
这可以帮助公安机关制定更有效的预防和打击犯罪的策略。
2.犯罪网络分析：情报建模可以通过分析犯罪嫌疑人之间的联系和交流，揭示犯罪网络的结构和运作方式。
这可以帮助公安机关打击犯罪组织。
3.情报分析：情报建模可以对收集的大量情报进行分析和统计，快速发现情报之间的联系和规律。
这可以帮助公安机关更好地了解犯罪活动的模式、趋势和嫌疑人的行为模式。
4.犯罪模式分析：情报建模可以分析不同犯罪类型的模式和特点，从而快速辨别犯罪手法和嫌疑人。
5.指挥决策：情报建模可以为公安机关提供决策支持，帮助他们根据犯罪活动的情况和趋势，制定更有效的打击犯罪的策略和计划。
总之，情报建模是公安机关情报工作中重要的方法之一，可以帮助公安机关更好地了解犯罪活动的情况，制定更有效的打击犯罪的策略。
