丁麗萍 杜漠 黃昭穎 肖炯恩

1. 廣州軟件應(yīng)用技術(shù)研究院 2. 廣東中科實(shí)數(shù)科技有限公司 3. 中國科學(xué)院軟件研究所

引言

從全國來看，用于執(zhí)法過程的執(zhí)法系統(tǒng)（執(zhí)法儀、采集站和管理系統(tǒng)）還存在著諸多問題，首先，執(zhí)法儀一般只是一個(gè)錄像設(shè)備，不能保證在執(zhí)法現(xiàn)場錄制的視頻文件一定可以作為證據(jù)使用，更無法保證視頻文件作為呈堂證據(jù)的可采用性（真實(shí)性、相關(guān)性、合法性），導(dǎo)致了執(zhí)法視頻多次受到公眾和法庭的質(zhì)疑，例如“雷洋案”“虐童案”等等；其次，不能保證執(zhí)法儀的正確合法使用，導(dǎo)致關(guān)鍵證據(jù)丟失或者未能完整采集；第三，執(zhí)法儀數(shù)據(jù)采集設(shè)備存在著效率低下、網(wǎng)絡(luò)隔離違規(guī)等情況；第四，執(zhí)法數(shù)據(jù)的管理智能化程度低，無法實(shí)現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)的智能分析和合理利用。這些問題直接影響到執(zhí)法過程中采集的數(shù)據(jù)在法庭質(zhì)證過程中能否真正成為可采信的證據(jù)。

為此，本文對(duì)基于人工智能與區(qū)塊鏈技術(shù)融合的智慧端到云執(zhí)法平臺(tái)相關(guān)的技術(shù)進(jìn)行了深入研究。在執(zhí)法儀端，實(shí)現(xiàn)了一鍵開啟執(zhí)法記錄，再按一次按鍵結(jié)束執(zhí)法記錄過程的同時(shí)，自動(dòng)生成一個(gè)視頻文件，同時(shí)把針對(duì)該視頻文件自動(dòng)生成的hash值、授時(shí)中心的可信時(shí)間、地理位置信息、執(zhí)法設(shè)備信息、執(zhí)法人員信息（指紋）五個(gè)要素存入一個(gè)二維碼中，通過無線網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)上傳部署在區(qū)塊鏈的存證云中，從源頭上保證了證據(jù)的真實(shí)性、相關(guān)性、合法性。在采集站端，對(duì)其進(jìn)行了加速處理并研究了便捷的內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)隔離機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了執(zhí)法視頻的快速采集和安全傳輸。在管理平臺(tái)端，對(duì)基于視頻大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的執(zhí)法數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的相關(guān)大數(shù)據(jù)分析研判技術(shù)進(jìn)行了研究。本文分析相關(guān)技術(shù)研發(fā)工作，介紹系統(tǒng)組成、技術(shù)創(chuàng)新與突破。

一、技術(shù)研發(fā)背景

目前，人工智能（AI）技術(shù)已經(jīng)成為各國競相爭奪的技術(shù)制高點(diǎn)。各個(gè)領(lǐng)域AI應(yīng)用取得巨大進(jìn)展，例如：感知、自然語言處理、形式邏輯、知識(shí)展示、機(jī)器人技術(shù)、控制理論、認(rèn)知系統(tǒng)架構(gòu)、搜索和優(yōu)化技術(shù)以及其他更多方面。人工智能的應(yīng)用面非常廣泛，也早已深入到司法和執(zhí)法領(lǐng)域。當(dāng)前人工智能在執(zhí)法中的應(yīng)用主要有信息數(shù)據(jù)化、多位一體的訴訟服務(wù)體系、在線執(zhí)法，包括人臉、聲紋、指紋、虹膜、體態(tài)等在內(nèi)的人體特征自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，以及實(shí)體裁判結(jié)果的預(yù)測與監(jiān)督等。目前人工智能在司法領(lǐng)域的運(yùn)用主要存在數(shù)據(jù)欠缺真實(shí)性和完整性、受人工智能的自身特性所局限等問題。但是，人工智能技術(shù)在執(zhí)法領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用是大勢(shì)所趨。

從區(qū)塊鏈技術(shù)看，2016 年 12 月，我國首次將“區(qū)塊鏈”作為戰(zhàn)略性前沿技術(shù)納入《“十三五”國家信息化規(guī)劃》。各地政府也相繼出臺(tái)了區(qū)塊鏈相關(guān)政策文件，積極推進(jìn)區(qū)塊鏈產(chǎn)業(yè)發(fā)展。目前，我國區(qū)塊鏈已初具產(chǎn)業(yè)規(guī)模，在數(shù)字金融、物聯(lián)網(wǎng)、智能制造、供應(yīng)鏈管理、數(shù)字資產(chǎn)交易等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。2019年10月，習(xí)近平在中央政治局第十八次集體學(xué)習(xí)時(shí)強(qiáng)調(diào)把區(qū)塊鏈技術(shù)作為核心技術(shù)自主創(chuàng)新重要突破口加快推動(dòng)區(qū)塊鏈和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，無疑對(duì)區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展起到了巨大的加速作用。

基于執(zhí)法設(shè)備存在的不足和技術(shù)、政策的雙重推動(dòng)，本文旨在基于人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)解決公安執(zhí)法過程中存在的主要問題，探討充分利用人工智能的自動(dòng)化、智能性和高效性以及區(qū)塊鏈的防篡改等重要特征，將電子數(shù)據(jù)的文件MD5哈希值、經(jīng)緯度（支持北斗/GPS雙定位）、執(zhí)法時(shí)間、執(zhí)法人信息、設(shè)備信息等組成的五要素存證于區(qū)塊鏈，當(dāng)執(zhí)法證據(jù)用于訴訟庭審被對(duì)方質(zhì)疑時(shí)，可通過目標(biāo)文件與鏈上證據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)得出是否篡改過，出具正式的校驗(yàn)報(bào)告證明執(zhí)法證據(jù)是否被篡改，能很好地解決目前行業(yè)存在的痛點(diǎn)和難點(diǎn)；另外對(duì)采集工作站加以并行計(jì)算優(yōu)化，切分N個(gè)子任務(wù)多進(jìn)程通信歸并處理，解決傳輸效率低下的問題；在執(zhí)法數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，添加對(duì)大數(shù)據(jù)的處理和分析模塊，處理結(jié)果按需求以圖表可視化展示，實(shí)現(xiàn)串并案、綜合分析和預(yù)警。

二、系統(tǒng)組成

本文所述的平臺(tái)研究由基于人工智能與區(qū)塊鏈技術(shù)融合的智慧端到云執(zhí)法框架、5G可取證智能執(zhí)法儀、高性能執(zhí)法儀采集站、基于人工智能的端到云執(zhí)法管理平臺(tái)、區(qū)塊鏈存證云五個(gè)方面構(gòu)成，如圖1所示。

（一）基于人工智能與區(qū)塊鏈技術(shù)融合的智慧端到云執(zhí)法框架

智慧端到云執(zhí)法框架如圖2所示。

傳統(tǒng)的現(xiàn)場執(zhí)法系統(tǒng)面臨著以下挑戰(zhàn)：

1. 執(zhí)法過程難溯源

執(zhí)法個(gè)別數(shù)據(jù)缺失，缺乏五要素固證，證據(jù)是否被篡改難以校驗(yàn)，未能全程監(jiān)控執(zhí)法過程。

2. 執(zhí)法案件不協(xié)同

執(zhí)法采集回來的數(shù)據(jù)，未能有效關(guān)聯(lián)至相應(yīng)的警情案件，數(shù)據(jù)調(diào)用難度大。

3. 執(zhí)法數(shù)據(jù)不共享

目前由于各執(zhí)法單位使用不統(tǒng)一的執(zhí)法終端，采集數(shù)據(jù)未存儲(chǔ)在統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息不能互通，無法在第一時(shí)間共享使用。

為解決以上難題和痛點(diǎn)，本文提出基于人工智能與區(qū)塊鏈技術(shù)融合的智慧端到云執(zhí)法框架。該框架分為區(qū)塊鏈存證平臺(tái)、執(zhí)法數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)入網(wǎng)層、數(shù)據(jù)管理平臺(tái)4個(gè)層級(jí)，結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系和安全管理體系進(jìn)行管理，如圖2所示。在業(yè)務(wù)流程上，主要包括執(zhí)法儀端、采集站、管理平臺(tái)端、區(qū)塊鏈云存證平臺(tái)四大部分，如圖3所示。執(zhí)法人員使用執(zhí)法儀完成現(xiàn)場執(zhí)法記錄后，即時(shí)自動(dòng)通過無線網(wǎng)絡(luò)將根據(jù)執(zhí)法儀記錄生成的證據(jù)要素上傳至區(qū)塊鏈云存證平臺(tái)，在第一時(shí)間固定執(zhí)法記錄證據(jù)的同時(shí)，避免了由于傳輸執(zhí)法記錄源文件造成的時(shí)延和流量耗費(fèi)?，F(xiàn)場執(zhí)法結(jié)束后，執(zhí)法人員可回到單位通過采集工作站連接執(zhí)法儀，通過采集工作站將執(zhí)法儀中的源文件快速上傳至執(zhí)法證據(jù)管理平臺(tái)歸檔，之后即可通過執(zhí)法證據(jù)管理平臺(tái)對(duì)執(zhí)法記錄進(jìn)行管理、分析、串并案等。

該框架可以實(shí)現(xiàn)城市執(zhí)法過程的法律智能監(jiān)管和執(zhí)法數(shù)據(jù)全生命周期的智能管理，真正實(shí)現(xiàn)智慧執(zhí)法和證據(jù)的防篡改、執(zhí)法主體合法化的證明等。同時(shí)也是國內(nèi)首個(gè)提出的將人工智能技術(shù)與區(qū)塊鏈技術(shù)融合的可取證智能現(xiàn)場執(zhí)法系統(tǒng)解決方案，解決執(zhí)法過程難溯源、執(zhí)法案件不協(xié)同、執(zhí)法數(shù)據(jù)未互通共享等難題，打通從一線執(zhí)法至警綜系統(tǒng)的數(shù)據(jù)通路，實(shí)現(xiàn)可取證智能現(xiàn)場執(zhí)法。

（二）5G可取證智能執(zhí)法儀

本文設(shè)計(jì)的5G可取證智能執(zhí)法儀首次將基于VGG-16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別技術(shù)、基于FBNAlexnet網(wǎng)絡(luò)小樣本聲紋識(shí)別技術(shù)、5G適配技術(shù)和基于五要素存證固證技術(shù)融入執(zhí)法儀中，改寫執(zhí)法儀僅僅作為攝影設(shè)備的歷史，使之成為智能化可取證執(zhí)法終端。

1. 高清視頻采集技術(shù)

高清視頻采集是執(zhí)法儀研究的熱點(diǎn)之一，并向著高性能、低功耗、小型化等方向發(fā)展，本文設(shè)計(jì)了基于Zynq-7000平臺(tái)的高清視頻采集處理系統(tǒng)，通過深入分析Zynq-7000平臺(tái)基礎(chǔ)特性，高清視頻采集處理的整體框架，實(shí)現(xiàn)了高清CMOS圖像采集、FPGA上圖像預(yù)處理以及視頻圖像的緩存。

2. 基于VGG-16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別技術(shù)

基于VGG-16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別過程如圖4所示，首先對(duì)人臉圖片進(jìn)行預(yù)處理操作，包括人臉檢測、人臉對(duì)齊等，擬采用Aadaboost+Haar特征方法進(jìn)行人臉檢測，采用仿射變換進(jìn)行人臉對(duì)齊矯正。然后，基于VGG-16的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人臉特征提取，主要是經(jīng)過VGG-16網(wǎng)絡(luò)的5個(gè)單元模塊的特征提取、非線性映射及特征降維后，通過三個(gè)全連接層篩選特征，進(jìn)一步降低特征維度，以提升人臉效率和準(zhǔn)確率。最后，采用Softmax分類器進(jìn)行人臉的判別，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)人證合一驗(yàn)證。

3. 基于FBN-Alexnet網(wǎng)絡(luò)小樣本聲紋識(shí)別技術(shù)

聲紋識(shí)別分為說話人辨認(rèn)技術(shù)和說話人確認(rèn)技術(shù)兩種。不論是哪種技術(shù)，都要先對(duì)說話人的聲紋進(jìn)行采集、數(shù)化、建模。當(dāng)全樣本采集了社會(huì)公眾的聲紋集合后，在獲取涉案音源聲紋檢材時(shí)，就可以與全樣本聲紋集合進(jìn)行自動(dòng)比對(duì)，瞬時(shí)鎖定嫌疑人的真實(shí)身份。因聲紋能夠進(jìn)行遠(yuǎn)程采樣、識(shí)別，對(duì)偵辦非接觸型案件具有無可比擬的天然優(yōu)勢(shì)。

目前聲紋識(shí)別面臨以下挑戰(zhàn)：（1）語音的時(shí)變性對(duì)聲紋識(shí)別的影響，聲音與人臉、指紋等生物特征相比，其穩(wěn)定性相對(duì)較差，變聲期、病變、外傷、錄音條件不同、言語環(huán)境不同等因素都會(huì)使一個(gè)人的聲音產(chǎn)生變化，使其穩(wěn)定性減弱；（2）跨信道采集對(duì)聲紋識(shí)別的影響，聲音的來源渠道多種多樣，例如錄音筆、電話、VOIP、拾音器等等，不同的采集渠道也會(huì)采用不同的音頻編解碼模式，模數(shù)轉(zhuǎn)換的過程或多或少會(huì)造成聲音的損傷；（3）錄音攻擊、TTS等技術(shù)對(duì)聲紋識(shí)別的影響?；谏疃葘W(xué)習(xí)的聲紋識(shí)別模型通過大量語音數(shù)據(jù)訓(xùn)練時(shí)，可自動(dòng)學(xué)習(xí)豐富的聲紋特征（頻譜、基音、共振峰等），在一定程度上可克服以上挑戰(zhàn)。

由于在實(shí)際工作中很難獲得大量的聲紋數(shù)據(jù)，本文提出一種深度模型下的小樣本聲紋識(shí)別技術(shù)，設(shè)計(jì)了一種基于凸透鏡成像的圖像增多算法進(jìn)行聲紋預(yù)處理。此外，在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，由于存在網(wǎng)絡(luò)層數(shù)較多、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)巨大、訓(xùn)練耗時(shí)以及網(wǎng)絡(luò)擬合問題，基于快速批量歸一化（Fast Batch Normalization，F(xiàn)BN）方法在訓(xùn)練FBN-Alexnet網(wǎng)絡(luò)時(shí)加速網(wǎng)絡(luò)收斂。聲紋識(shí)別過程如圖5所示，首先，在使用音頻訓(xùn)練或測試模型之前，由于語音信號(hào)具有短時(shí)不變性的特點(diǎn)，預(yù)先對(duì)一段話音信號(hào)進(jìn)行分幀。然后，基于圖像增多算法采用凸透鏡成像原理，通過改變光譜圖的大小獲得更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。接著，基于聲紋數(shù)據(jù)訓(xùn)練FBN-Alexnet網(wǎng)絡(luò)。最后基于訓(xùn)練的模型進(jìn)行聲紋識(shí)別。

4. 5G適配技術(shù)

隨著人臉識(shí)別等AI的應(yīng)用為執(zhí)法儀帶來了新的挑戰(zhàn)，在進(jìn)行智能分析處理時(shí)，需要消耗大量的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源，而執(zhí)法儀作為移動(dòng)終端設(shè)備對(duì)能耗、計(jì)算和存儲(chǔ)資源尤為敏感。5G時(shí)代最明顯的三大性能將會(huì)是高速率、高連接密度以及低時(shí)延。因此，5G可取證智能執(zhí)法儀也將會(huì)適應(yīng)這類性能發(fā)展的要求。具體來講，執(zhí)法儀信息傳輸?shù)乃俾蕦?huì)大大提高，能夠更便捷地為用戶提供相應(yīng)的信息，耗時(shí)也將縮短，這就為用戶節(jié)省了大量的時(shí)間。另外，隨著5G可取證智能執(zhí)法儀的廣泛應(yīng)用，會(huì)促使網(wǎng)絡(luò)連接密度呈現(xiàn)井噴式的擴(kuò)充，并且端與端之間的傳輸要求能達(dá)到毫秒級(jí)，這些新性能的發(fā)展在5G時(shí)代都將會(huì)成為可能。

5G可取證智能執(zhí)法儀支持巴龍5000基帶，Balong 5000是目前業(yè)內(nèi)集成度最高、性能最強(qiáng)的5G終端基帶芯片。它不僅是世界上首款單芯片多模5G基帶芯片，同時(shí)還支持2G、3G、4G、5G合一的單芯片解決方案，能耗更低、性能更強(qiáng)。在5G網(wǎng)絡(luò)Sub-6GHz頻段下，Balong 5000峰值下載速率可達(dá)4.6Gbps，mmWave（毫米波）頻段峰值下載速率達(dá)6.5Gbps，是4G LTE可體驗(yàn)速率的10倍，如圖6、圖7所示。

5. 基于五要素的存證固證技術(shù)

針對(duì)傳統(tǒng)的執(zhí)法儀和軟件工具缺少針對(duì)電子數(shù)據(jù)證據(jù)取證、固證、存證的有效手段，本文提出基于存證云的實(shí)時(shí)可取證技術(shù)，在完成拍照/錄像時(shí)，通過4G/Wi-Fi傳輸，自動(dòng)將電子證據(jù)五要素（拍照/錄像的可信時(shí)間、照片/音視頻文件轉(zhuǎn)換成的Hash值、執(zhí)法儀設(shè)備id、關(guān)聯(lián)的警號(hào)信息、拍照/錄像的經(jīng)緯度信息）上傳存證云。從源頭上解決電子數(shù)據(jù)證據(jù)易被篡改、易于損毀和滅失難題，在出現(xiàn)訴訟時(shí)還可調(diào)取云服務(wù)端上的電子證據(jù)五要素與原文件進(jìn)行檢驗(yàn)對(duì)比，驗(yàn)證是否被篡改，保障電子數(shù)據(jù)證據(jù)的可采用性，確保執(zhí)法過程中證據(jù)的完整性及規(guī)范性。

（三）高性能執(zhí)法儀采集站

執(zhí)法儀采集站將記錄儀攝錄的執(zhí)法資料自動(dòng)拷貝，并將資料信息自動(dòng)上傳至指定服務(wù)器，上傳完畢后自動(dòng)將記錄儀中資料刪除，對(duì)已拷貝執(zhí)法資料做整理，并上傳至后臺(tái)執(zhí)法資料管理系統(tǒng)，全過程中可對(duì)已接入執(zhí)法記錄儀進(jìn)行充電。因現(xiàn)場執(zhí)法電子證據(jù)中視頻文件數(shù)量大，文件大，在采集過程中面臨傳輸速度的挑戰(zhàn)，且從互聯(lián)網(wǎng)切入公安網(wǎng)面臨著安全方面的挑戰(zhàn)。為此，需要研究基于并行計(jì)算的執(zhí)法視頻快速采集和便捷內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)隔離機(jī)制等技術(shù)。

1. 基于并行計(jì)算的執(zhí)法視頻快速采集技術(shù)

并行計(jì)算技術(shù)飛速發(fā)展，并行計(jì)算通過對(duì)計(jì)算任務(wù)的合理劃分，使計(jì)算資源得到充分利用，從而高效地解決大型復(fù)雜的計(jì)算問題。通過解析流媒體服務(wù)系統(tǒng)的整體架構(gòu)，包括視頻流的獲取、視頻的編碼以及視頻服務(wù)器與客戶端之間的傳輸協(xié)議，挖掘視頻流的獲取、視頻的編碼以及視頻服務(wù)器與客戶端之間的傳輸協(xié)議等算法中的并行性，通過多核并行技術(shù)、并行程序設(shè)計(jì)和采用并行編程模型來極大的提高并行性，從而提高采集站的處理性能。

2. 便捷的內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)隔離機(jī)制

公安部建立了自己的信息化系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，公安部網(wǎng)絡(luò)與互聯(lián)網(wǎng)之間的信息交互需求也越發(fā)強(qiáng)烈。但隨著計(jì)算機(jī)病毒和黑客惡意攻擊日益猖獗，對(duì)電子信息系統(tǒng)的安全構(gòu)成了極大的威脅。目前，為防止信息泄露，不同密級(jí)的網(wǎng)絡(luò)之間進(jìn)行信息交換，大多采用物理隔離、離線拷貝的方式進(jìn)行，大大降低了效率。如何保證低密級(jí)網(wǎng)絡(luò)向高密級(jí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)傳輸，同時(shí)又能防止高密級(jí)網(wǎng)絡(luò)的信息通過網(wǎng)絡(luò)泄露到低密級(jí)網(wǎng)絡(luò)，是目前信息安全領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，采集站作為現(xiàn)場執(zhí)法數(shù)據(jù)從外網(wǎng)進(jìn)入公安網(wǎng)的一道關(guān)卡，更是需要網(wǎng)絡(luò)隔離來保障公安網(wǎng)的安全性。本文提出內(nèi)外分離的雙系統(tǒng)架構(gòu)確保網(wǎng)絡(luò)之間是隔離的，交換的只是應(yīng)用數(shù)據(jù)。同時(shí)綜合運(yùn)用訪問控制、病毒防護(hù)、單向傳輸?shù)劝踩雷o(hù)技術(shù)手段來保障網(wǎng)絡(luò)安全，實(shí)現(xiàn)一套網(wǎng)絡(luò)單向隔離控制系統(tǒng)，以期在保證不同密級(jí)網(wǎng)絡(luò)之間安全隔離的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)高速、實(shí)時(shí)、安全、可靠的信息單向?qū)?，如圖8、圖9所示。

（四）基于人工智能的端到云執(zhí)法管理平臺(tái)

現(xiàn)有的執(zhí)法管理平臺(tái)依然面臨著諸多挑戰(zhàn)，目前海量的電子證據(jù)整理歸檔、視頻分析，警情案情關(guān)聯(lián)全靠人工操作，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，效率低下，急需AI賦能，提高智能化水平，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化電子證據(jù)管理與分析。基于人工智能的端到云執(zhí)法管理平臺(tái)將人工智能的視頻大數(shù)據(jù)智能識(shí)別技術(shù)用于視頻快速人臉檢索、視頻自動(dòng)分類以及視頻比對(duì)等，把人工智能的視頻大數(shù)據(jù)智能挖掘技術(shù)用于快速嫌疑目標(biāo)定位、目標(biāo)移動(dòng)路徑分析、目標(biāo)行為挖掘等，將人工智能的視頻大數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)用于智能警情分析，案件的串并和預(yù)警等。平臺(tái)以執(zhí)法數(shù)據(jù)深度應(yīng)用為核心，基于高性能、高可靠、高集成的設(shè)計(jì)開發(fā)理念，為用戶提供視頻、音頻、圖片等執(zhí)法數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入和管理，也可同其他業(yè)務(wù)平臺(tái)聯(lián)網(wǎng)融合，實(shí)現(xiàn)各單位各部門執(zhí)法數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，各類數(shù)據(jù)共融共享。同時(shí)采用云存證技術(shù)，有效防止執(zhí)法數(shù)據(jù)遭篡改，真正做到執(zhí)法全過程的信息管理和監(jiān)督。

基于人工智能的端到云執(zhí)法管理平臺(tái)應(yīng)用了以下關(guān)鍵技術(shù)：

1. 基于Hadoop構(gòu)建視頻大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)

視頻數(shù)據(jù)對(duì)于情報(bào)勘查、安全防范等方面具有重要的作用，通過視頻數(shù)據(jù)分析從數(shù)量繁多的信息中找到案件的線索，并通過各種技術(shù)對(duì)信息進(jìn)行重組，使得作戰(zhàn)工作能夠更加科學(xué)有效地進(jìn)行，在很大程度上提高了公安作戰(zhàn)的效率。面向公安大數(shù)據(jù)中涌現(xiàn)的海量視頻的分析一直是公安系統(tǒng)亟需解決的重要問題，尤其是對(duì)于一些重要案件的辦案人員來說，檢索與分析非常巨大的視頻監(jiān)控信息是一項(xiàng)極其繁重而又重要的工作。視頻大數(shù)據(jù)是基于人工智能的智慧端到云執(zhí)法管理平臺(tái)電子證據(jù)的重要組成部分。智能視頻分析通過視頻分析算法對(duì)視頻大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，智能視頻技術(shù)借助大數(shù)據(jù)的處理方法對(duì)視頻大數(shù)據(jù)中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。通過提取視頻數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵圖像信息，對(duì)其進(jìn)行標(biāo)記或者相關(guān)處理，公安人員基于人工智能的智慧端到云執(zhí)法管理平臺(tái)可快速檢索出所需信息。

視頻轉(zhuǎn)碼與預(yù)處理是一種計(jì)算密集型和數(shù)據(jù)密集型的工作，需要消耗大量的計(jì)算機(jī)資源，實(shí)現(xiàn)Hadoop集群視頻轉(zhuǎn)碼應(yīng)用可以顯著提高視頻處理效率。通過對(duì)視頻大數(shù)據(jù)的管理和傳遞，共同完成任務(wù)處理。在此架構(gòu)基礎(chǔ)上進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)基于人工智能的視頻大數(shù)據(jù)識(shí)別、挖掘與分析。

基于Hadoop的視頻大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)主要分為Hadoop集群系統(tǒng)、視頻流的解碼以及圖像處理三個(gè)層次，系統(tǒng)框架如圖10所示。

以人臉檢索為例，簡述基于Hadoop的視頻大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)工作過程：首先從公安視頻大數(shù)據(jù)中抽取出海量視頻并存儲(chǔ)，提取所有檢測到的人臉，并將解碼后的圖片上傳至HDFS，人臉識(shí)別與人臉檢測類似，根據(jù)已有照片訓(xùn)練得到一組特征集，并將這組特征集作為輸入，當(dāng)檢測到人臉幀時(shí)，提取該幀的特征與特征集進(jìn)行比對(duì)，篩選出符合條件的圖片，并將圖片上傳至HDFS。從HDFS上讀取視頻數(shù)據(jù)，并利用MapReduce框架在集群中對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式人臉識(shí)別處理，同時(shí)采用FFmpeg進(jìn)行視頻編解碼，并通過OpenCV中的人臉檢測算法模型對(duì)解碼后的視頻幀進(jìn)行檢測處理。

2. 基于人工智能的視頻大數(shù)據(jù)智能識(shí)別技術(shù)

在目前視頻圖像偵查的應(yīng)用中，由于視頻圖像信息的海量儲(chǔ)存、編碼格式不統(tǒng)一，造成深度應(yīng)用困難，且由于缺乏統(tǒng)一的視頻圖像采集、標(biāo)注以及數(shù)據(jù)規(guī)范，缺乏統(tǒng)一的涉案視頻圖像應(yīng)用的支撐系統(tǒng)，也為偵查破案帶來了諸多困難。本管理平臺(tái)采用了基于人工智能的涉案視頻大數(shù)據(jù)智能識(shí)別技術(shù)，如視頻快速人臉檢索、視頻圖片自動(dòng)分類以及視頻圖片比對(duì)等。

3. 基于人工智能的視頻大數(shù)據(jù)智能挖掘技術(shù)

針對(duì)攝像頭、執(zhí)法儀產(chǎn)生的海量視頻信息，檢索工作需要花費(fèi)大量的人力、物力以及時(shí)間成本，分析發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)檢索的功能大多都基于文本關(guān)鍵詞，對(duì)視頻內(nèi)容的覆蓋率低且容易依賴于相關(guān)工作人員的主觀性，本管理平臺(tái)采用了基于深度學(xué)習(xí)的視頻大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，如快速嫌疑目標(biāo)定位、目標(biāo)移動(dòng)路徑分析、目標(biāo)行為挖掘等等，實(shí)現(xiàn)精確打擊。

4. 基于人工智能的視頻大數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)

在基于視頻大數(shù)據(jù)智能識(shí)別和挖掘的基礎(chǔ)上，針對(duì)各行業(yè)各專案場景建模，進(jìn)行智能警情分析、警情串并和預(yù)警等，如圖11～13所示。

在平臺(tái)中實(shí)現(xiàn)的視頻識(shí)別技術(shù)包括：

（1）人體識(shí)別

檢測圖像視頻中的人體，返回人體的位置坐標(biāo)，使用矩形框標(biāo)記人體位置，定位頭部、四肢、軀干、重要關(guān)節(jié)等核心關(guān)鍵點(diǎn)。識(shí)別人體的性別、服飾、帽子、口罩等。

（2）動(dòng)作識(shí)別

檢測圖像視頻中的動(dòng)作，包含站立、坐下、躺下、散步、慢跑、跳躍、游泳、騎馬、打籃球、踢足球、打網(wǎng)球等動(dòng)作。

（3）行為識(shí)別

檢測圖像視頻中的行為，包含吃飯、化妝、看電視、講電話、駕駛、開會(huì)、做飯等行為。如圖14所示。

（4）海量視頻特征檢索

平臺(tái)實(shí)現(xiàn)并集成了海量視頻特征快速檢測與匹配算法。執(zhí)法儀收集了海量的視頻，在有限的追蹤線索下去偵破案件的工作中，傳統(tǒng)的方法只能靠人工去排查，因此，獲取破案的關(guān)鍵線索需要花費(fèi)大量的時(shí)間。平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了特征快速檢測、匹配與檢索算法，并通過時(shí)空索引技術(shù)，對(duì)特定線索的特征進(jìn)行提取，利用 MapReduce技術(shù)實(shí)現(xiàn)了集群視頻檢索算法，有效提高了關(guān)鍵線索檢索的效率，如圖15所示。

（五）區(qū)塊鏈存證技術(shù)

電子證據(jù)具有傳統(tǒng)證據(jù)所不具備的明顯特殊性，即有技術(shù)性、無形性和易變性等特點(diǎn)，主要通過媒體介質(zhì)進(jìn)行存儲(chǔ)，在其存儲(chǔ)、傳遞等過程中極易遭到篡改、刪除等，這在無形之中給電子證據(jù)的取證提出了挑戰(zhàn)，亟需從技術(shù)層面解決電子證據(jù)完整性、可靠性等問題。電子證據(jù)的可采用規(guī)則要求電子證據(jù)必須滿足證據(jù)客觀真實(shí)性、證據(jù)關(guān)聯(lián)性以及證據(jù)合法性，而傳統(tǒng)電子證據(jù)平臺(tái)目前面臨證據(jù)欺詐、取證過程被篡改、監(jiān)管不透明等問題。區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N能夠提供非中心化時(shí)間戳服務(wù)并維護(hù)去中心化數(shù)據(jù)庫的新興技術(shù)，具有防篡改的特性，為有效維護(hù)電子數(shù)據(jù)的完整性提供了一種全新的技術(shù)方案。

本文提出基于區(qū)塊鏈的存證云解決方案如圖16所示，云存證系統(tǒng)由分發(fā)服務(wù)器、存儲(chǔ)服務(wù)器、備份服務(wù)器、異地存檔及鏡像節(jié)點(diǎn)等組成。分發(fā)服務(wù)器負(fù)責(zé)負(fù)載均衡，存儲(chǔ)服務(wù)器存儲(chǔ)原始證據(jù)，區(qū)塊鏈服務(wù)器存儲(chǔ)主要用于保存證據(jù)五要素，實(shí)現(xiàn)電子證據(jù)的完整性保護(hù)。采用定時(shí)備份、鏡像存儲(chǔ)、異地存檔等多重災(zāi)備保護(hù)機(jī)制以保障數(shù)據(jù)的安全。機(jī)房或第三方云服務(wù)符合等保二級(jí)以上要求，配備相應(yīng)軟硬件設(shè)施。

其中證據(jù)固定模塊使用了區(qū)塊鏈防篡改技術(shù)、五要素證據(jù)固定技術(shù)相結(jié)合，有效保證電子證據(jù)的真實(shí)性、合法性、關(guān)聯(lián)性。并基于中國科學(xué)院軟件研究所自行研發(fā)的RepChain區(qū)塊鏈系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，構(gòu)建了可信的電子數(shù)據(jù)證據(jù)完整性保護(hù)應(yīng)用，如圖17所示。

三、應(yīng)用情況

本文介紹的端到云智慧執(zhí)法平臺(tái)申請(qǐng)了廣州市南沙區(qū)人工智能應(yīng)用示范科技項(xiàng)目并已經(jīng)成功結(jié)題，平臺(tái)主要應(yīng)用于基層執(zhí)法領(lǐng)域，目前已經(jīng)在廣州市某區(qū)公證處、廣州市某區(qū)文廣旅體局開展了示范應(yīng)用。截止到2021年底，執(zhí)法平臺(tái)累計(jì)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益600多萬元，幫助應(yīng)用單位實(shí)現(xiàn)了在執(zhí)法現(xiàn)場的智能監(jiān)管和執(zhí)法數(shù)據(jù)全生命周期的管理，確保了執(zhí)法過程獲取證據(jù)的真實(shí)性、相關(guān)性、合法性，保障了現(xiàn)場執(zhí)法數(shù)據(jù)在法庭上的可采用性，取得了良好的反響。

四、總結(jié)及展望

本文從執(zhí)法規(guī)范化的角度出發(fā)，介紹了如何利用人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)和這些技術(shù)的深度融合研發(fā)基層執(zhí)法中最普通的執(zhí)法儀、采集站和后臺(tái)執(zhí)法視頻管理分析研判平臺(tái)。突破了執(zhí)法數(shù)據(jù)全生命周期管理和安全流轉(zhuǎn)及共享利用方面的諸多關(guān)鍵技術(shù)，旨在用高科技賦能公安基層工作，使得基層執(zhí)法數(shù)據(jù)從源頭上轉(zhuǎn)化固定成證據(jù)，讓基層執(zhí)法工作更加智能、高效、合規(guī)。

隨著人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)的逐漸發(fā)展和廣泛應(yīng)用，未來智慧城市中會(huì)呈現(xiàn)出“區(qū)塊鏈+行業(yè)”的發(fā)展趨勢(shì)，公安領(lǐng)域的智能執(zhí)法也將越來越多地應(yīng)用人工智能和區(qū)塊鏈的核心技術(shù)，用軟件定義執(zhí)法的理念去規(guī)范執(zhí)法過程，解決目前公安執(zhí)法中存在的諸多問題。區(qū)塊鏈在互聯(lián)網(wǎng)法院的成功應(yīng)用表明，讓區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于智慧城市中的公安智能執(zhí)法領(lǐng)域，提高執(zhí)法證據(jù)可采用性，提高現(xiàn)場執(zhí)法效率，體現(xiàn)陽光執(zhí)法，是未來的一大趨勢(shì)。