第一篇：海量視頻檢索與視頻偵查

TDPlatform平臺應用于海量視頻檢索與視頻偵查入門教程

www.tmdps.cn 啟動TDPlatform平臺主程序，單擊右側面板中“偵查器”按鈕，如下圖：

在彈出的“圖像偵查器”對話框中，為所有案件指定一個存儲根目錄，例如“F:武漢市公安局所有案件根目錄”，如下圖： TDPlatform平臺應用于海量視頻檢索與視頻偵查入門教程

www.tmdps.cn 為不同案件定義“唯一”的任務名稱，例如“2013-08-07-武昌某小區失竊案”，如下圖：

根據案情需要，可為案件填寫相關任務描述，以備日后調閱，例如“該案發生于2013年08月07日下午14:30-16:00時間段，地點在武昌某小區??”，如下圖：

根據案發現場監控錄像，定義可疑目標出現的已知場景，單擊“場景”按鈕，如下圖： TDPlatform平臺應用于海量視頻檢索與視頻偵查入門教程

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在彈出的“圖像場景”對話框中，選擇案發現場監控錄像對應的視頻文件作為“媒體源0”，例如：“D:Videoavich10_20***9.avi”，如下圖：

單擊“起始幀0”右側的“V”按鈕，定義案發現場可疑目標出現的“起始幀0”，如下圖： TDPlatform平臺應用于海量視頻檢索與視頻偵查入門教程

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在彈出的“視頻”窗口中，“參考幀步長”可靈活控制播放速度和進退方式，該值默認為1時即正常前進播放，為2時即2倍速快進播放，為4時即4倍速快進播放，??，依此類推；該值為負值時為倒退播放，如為-1時即正常后退播放，為-2時即2倍速快退播放，為-4時即4倍速快退播放，??，依此類推。例如，輸入“12”以12倍速快進播放，如下圖：

“當前幀”在播放停止時作為播放開始的起始幀，在播放過程中作為播放的當前幀，如下圖： TDPlatform平臺應用于海量視頻檢索與視頻偵查入門教程

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可以通過“打開”（注意：第一次打開該視頻可能較慢，需要耐心等待畫面播放，切記不要著急和頻繁操作！）和“中斷”按鈕，靈活改變“參考幀步長”和“當前幀”的取值，來回細致調節，定義案發現場可疑目標出現的起始幀，如下圖：

找到案發現場可疑目標出現的起始幀后，單擊“視頻”窗口右上角的“關閉”按鈕，如下圖： TDPlatform平臺應用于海量視頻檢索與視頻偵查入門教程

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返回到“圖像場景”對話框，“起始幀0”將使用最后的“當前幀”自動更新，并允許人工再次修改調節，如下圖：

單擊“自動運行所有”按鈕，如下圖： TDPlatform平臺應用于海量視頻檢索與視頻偵查入門教程

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在彈出的“先清除結果目錄？”詢問框中，單擊“是”按鈕，如下圖：

程序自動預處理案發現場圖像場景，當可疑目標即將離開案發現場后，單擊“視頻”窗口右上角的“關閉”按鈕，如下圖： TDPlatform平臺應用于海量視頻檢索與視頻偵查入門教程

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程序自動再處理案發現場圖像場景，生成關鍵幀集合后，彈出“圖像分割器”窗口，這時須要手動定義待偵查目標在圖像中的區域。“圖像分割器”的主要功能是輔助分割目標圖像區域。一張圖像可以分割出多個目標圖像區域。每個區域單擊鼠標左鍵開始和調整，以單擊鼠標右鍵結束。單擊鼠標中鍵清除所有區域。雙擊鼠標右鍵移到下一張圖像。向上和向左箭頭后退，向下和向右箭頭前進。手動定義目標區域時，盡量多選取目標較大、較清晰的圖像集合（一個場景通常可以分割出20-100張的目標區域圖像），以便在后面進行視頻檢索和視頻偵查時，盡可能多地搜索到目標，同時又盡量減少程序誤判和人工篩選的工作量，如下圖： TDPlatform平臺應用于海量視頻檢索與視頻偵查入門教程

www.tmdps.cn 手動定義完待偵查目標在圖像中的區域后，單擊“圖像分割器”窗口右上角“關閉”按鈕，如下圖：

程序自動運行后續所有程序，可能需要持續一兩分鐘的時間，請耐心等待后，彈出“操作完成”消息框，單擊“確定”按鈕，如下圖：

單擊“圖像場景”對話框右上角的“退出”或“關閉”按鈕，完成該案發現場可疑目標出現的已知場景定義，如下圖： TDPlatform平臺應用于海量視頻檢索與視頻偵查入門教程

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返回到“圖像偵查器”對話框，如果需要再為該案件增加新的已知場景，請再次單擊“場景”按鈕，重復上面步驟。定義完已知場景后，單擊“訓練”按鈕，如下圖：

在彈出的“這可能需要持續幾分鐘。您要繼續嗎？”詢問框中，單擊“是”按鈕，如下圖： TDPlatform平臺應用于海量視頻檢索與視頻偵查入門教程

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程序全自動訓練偵查器，無須任何人工干預操作，可能需要持續幾分鐘的時間，請耐心等待后，彈出“訓練完成”消息框，單擊“確定”按鈕，如下圖：

在“圖像偵查器”對話框中，單擊“應用”按鈕，如下圖：

程序將跳到TDPlatform平臺主程序，在彈出的消息框中，單擊“確定”按鈕，如下圖：

在“視頻”窗口中，選擇“源類型”為“視頻目錄”，如下圖： TDPlatform平臺應用于海量視頻檢索與視頻偵查入門教程

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選擇“媒體源”所在的視頻目錄，例如“D:Videoavi”，如下圖：

單擊“打開”按鈕，如下圖：

彈出“先清除捕獲結果？”詢問框，單擊“是”按鈕，如下圖：

程序開始執行視頻檢索和視頻偵查任務，搜索過程可能須要持續較長時間，請耐心等候。搜索任務結束后，在TDPlatform平臺主程序中，單擊右側面板中的“瀏覽器”按鈕，如下圖： TDPlatform平臺應用于海量視頻檢索與視頻偵查入門教程

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在彈出的“圖像瀏覽器”窗口中，進行人工篩選，得到最終檢索結果。“圖像瀏覽器”的主要功能有：對圖像進行自定義分屏瀏覽、由圖像到對應視頻的回放和瀏覽、對選中圖像進行相關操作等。按鈕I可選擇圖像目錄。按鈕R彈出五個捕獲目錄的菜單：原圖目錄、預處理目錄、目標目錄、警報目錄、識別目錄。按鈕V可選擇視頻目錄。圖像到對應視頻的回放和瀏覽，可以指定一個后退的時間間隔，該值默認為5秒。行數和列數用于自定義分屏，其默認分別為3和10。Home鍵的功能等價于首頁，End鍵的功能等價于尾頁，Pgup、Up、Left鍵的功能等價于上頁，Pgdn、Down、Right鍵的功能等價于下頁。左鍵單擊圖像進行選擇和取消選擇的切換。左鍵雙擊圖像，如果該圖像存在對應視頻，則定位到視頻中的相應位置并瀏覽，如果該圖像找不到對應視頻，則彈出其完整文件路徑對話框。單擊右鍵彈出快捷菜單，其功能分別為：刷新-刷新當前頁、刪除-刪除選擇集、移動-移動選擇集、復制-復制選擇集、全選-選中全部圖像、全不選-取消選中全部圖像、反選-反向選擇圖像。經過人工篩選后的檢索結果，如下圖： TDPlatform平臺應用于海量視頻檢索與視頻偵查入門教程

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第二篇：海量視頻搜索與視頻偵查系統

海量視頻搜索與視頻偵查系統

www.tmdps.cn 1 系統概述

隨處可見的視頻監控，無非就是攝像頭不停地抓拍錄像。然而，一旦須要檢索視頻中的特定目標，人們面對的往往是在成千上萬個小時的海量視頻中大海撈針，傳統上須要投入的人力和時間，簡直讓人不敢想象，也很不現實。因此，如何通過計算機程序快速從海量視頻中搜索特定目標，已經成為當前視頻檢索和視頻偵查迫切須要解決的問題。

當前市場存在的視頻偵查系統，普遍僅僅是依賴于傳統局限的“幀差法”、“背景建模法”、“顏色分類法”等，從視頻中檢測所有運動目標，開發出的系統大多停留在“視頻摘要”、“視頻濃縮”、“拌線檢測”、“人車分類”等非常初期、淺顯的檢索階段，并沒有進行特定目標的搜索，在海量視頻檢索任務中，人工篩選工作量仍然非常巨大，甚至無法接受。此類視頻檢索系統，盡管有關公司宣傳如何地增強案件偵查能力，實際應用效果卻非常有限，經受不住實際案件的檢驗。

因此，近年來，越來越多的開發者將重點投入到“以圖搜圖”這一熱點主題的研究上，希望能夠取得明顯進展成果。然而，因技術方面主要存在很大的困難和挑戰，如同類別差異、視點變化、光照差異、遮擋問題、復雜背景等，指望單純通過“以圖搜圖”計算的“圖像相似度”搜索海量視頻中的特定目標，研究進展舉步維艱，實際應用效果也非常局限，滿足不了復雜多變的海量視頻偵查任務。

作者完全自主研發的“梯度視頻搜索系統”，繼承并突破傳統圖像處理技術，允許用戶根據實際情況，自定義視頻偵查任務，創新性地提出并構建“級聯檢測器檢測+驗證器校驗”的多級多個神經網絡組成的神經計算專家系統，實現海量視頻“多目標多場景”的同時搜索。系統特點

不同于單純的“以圖搜圖”，“梯度視頻搜索系統”根據偵查任務的N（N≥1）個已知場景或M（M≥1）張已知圖像，提取、處理和擴充已知視頻或已知圖像中的特征圖像序列，將其作為樣本集合訓練偵查系統內核（多級多個神經網絡組成的神經計算專家系統），實現海量視頻“多目標多場景”的同時搜索，并且根據案件偵查的深入推進，支持已知場景的增加、刪除和修改等。

“梯度視頻搜索系統”首先根據已知的嫌疑人視頻場景片段（已知場景可通過“梯度視頻濃縮系統”檢索等其它輔助方法得到），自動提取關鍵特征圖像序列，并經一序列預處理和后處理，將關鍵特征圖像序列擴充成不同光照、不同角度、不同變形等多種情況，形成更多的特征圖像序列，將其作為樣本集合，模擬人類大腦思維訓練人工神經網絡，最后使用經過訓練的偵查系統內核，對海量視頻執行搜索任務。運行環境

CPU：推薦Intel Core i5 M 460 @ 2.53GHz或更高主頻的處理器或兼容處理器； 海量視頻搜索與視頻偵查系統

www.tmdps.cn 內存：2GB及以上內存，推薦8GB； 硬盤：1GB空余硬盤空間，推薦1TB；

鍵盤：標準101/102鍵或Microsoft自然PS/2鍵盤； 鼠標：普通或光電鼠標； 顯示：14寸以上顯示器；

平臺：Windows XP及以上操作系統，推薦64位Windows 7。使用說明

4.1 定義偵查任務

啟動“梯度視頻搜索系統”，首先進入第一個頁面“定義偵查任務”，如圖4.1，該步驟主要是定義偵查任務根目錄、任務名稱和任務描述。

定義偵查任務時，請確保根目錄所在磁盤有足夠的空間，并確保任務名稱的唯一性。任務描述則是供填寫有關任務的簡介和案情，這可以根據具體情況酌情填寫，也可空白不寫。

圖4.1 定義偵查任務 海量視頻搜索與視頻偵查系統

www.tmdps.cn 4.2 定義已知場景

在圖4.1中，單擊“下一步”按鈕，進入第二個頁面“定義已知場景”，如圖4.2，該步驟主要是為偵查任務定義已知場景，“梯度視頻搜索系統”支持“多目標多場景”的同時搜索。

定義已知場景時，場景編號必須唯一，場景描述內容允許空白不寫。

場景列表中的“視頻”、“起始幀”和“終止幀”，開始時為空，其內容和取值是在后面第三個頁面“選取視頻片段”中定義的。

圖4.2 定義已知場景

4.3 選取視頻片段

在圖4.2中，單擊“下一步”按鈕，進入第三個頁面“選取視頻片段”，如圖4.3.1，該步驟主要是為已知場景定義視頻片段。

首先單擊“打開視頻”按鈕，選定好已知場景的視頻，然后調節播放到起始幀所在的位置，單擊“設為起始幀”按鈕，完成起始幀的定義，如圖4.3.1。繼續調節播放視頻，待到終止幀所在的位置時，單擊“設為終止幀”按鈕，完成終止幀的定義，如圖4.3.2。海量視頻搜索與視頻偵查系統

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圖4.3.1 選取視頻片段 – 設定起始幀

圖4.3.2 選取視頻片段 – 設定終止幀 海量視頻搜索與視頻偵查系統

www.tmdps.cn 4.4 預處理已知場景

在圖4.3.2中，單擊“下一步”按鈕，進入第四個頁面“預處理已知場景”，如圖4.4，該步驟主要是為第五個頁面“分割目標區域”做準備工作。

預處理已知場景時，單擊“開始”按鈕，程序全自動運行所有預處理工作。

這里，“梯度視頻搜索系統”支持對M（M≥1）張已知圖像（非視頻片段）的預處理，可單擊“從目錄增加”和“從文件增加”按鈕，直接增加已知圖像，程序自動對其進行所有預處理。

圖4.4 預處理已知場景

4.5 分割目標區域

在圖4.4中，單擊“下一步”按鈕，進入第五個頁面“分割目標區域”，如圖4.5，該步驟主要是手動框取待搜索的目標在圖像中的區域。

分割目標區域時，請耐心多框取一些目標區域，樣本框取的多與少、好與壞，將直接影響后面的搜索速度和準確度。海量視頻搜索與視頻偵查系統

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圖4.5 分割目標區域

4.6 后處理已知場景

在圖4.5中，單擊“下一步”按鈕，進入第六個頁面“后處理已知場景”，如圖4.6，該步驟主要是對手動分割的目標區域進行后處理，批量生成可供人工神經網絡訓練用的樣本集。

后處理已知場景時，單擊“開始”按鈕，程序全自動運行所有后處理工作。

這里，旋轉角度默認為“0,-5,5,-10,10”，裁剪因子默認為“0.5”，區域默認為“0,0,1,0.8”，可根據實際須要修改調整。

另外，在單擊“開始”按鈕后彈出的詢問“裁剪背景邊界？”對話框，多數情況下，單擊“否”按鈕便可，即在后處理過程中，不再自動修剪背景，保持手動框取待搜索的目標在圖像中的區域不變。海量視頻搜索與視頻偵查系統

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圖4.6 后處理已知場景

至此，一個已知場景的定義全部完成。

如果還想繼續定義已知場景，請單擊最下方導航欄中間的“跳轉”按鈕，在彈出的快捷菜單中，單擊“定義已知場景”，程序將直接跳轉到第二個頁面“定義已知場景”。

4.7 訓練神經網絡

定義好所有已知場景后，在第六個頁面（圖4.6）“后處理已知場景”中，單擊“下一步”按鈕，進入第七個頁面“訓練神經網絡”，如圖4.7，該步驟主要是訓練多級多個神經網絡組成的神經計算專家系統。

訓練神經網絡時，學習次數默認為1000，可根據須要調整，學得越久，將來的系統搜索準確率越高。單擊“開始”按鈕后，程序全自動運行所有訓練工作，該過程可能須要持續數分鐘，實際訓練時間取決于計算機軟硬件配置條件的優劣不同。海量視頻搜索與視頻偵查系統

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圖4.7 訓練神經網絡

4.8 執行搜索任務

在圖4.7中，單擊“下一步”按鈕，進入第八個頁面“執行搜索任務”，如圖4.8，該步驟主要是應用訓練過的神經網絡專家系統，執行海量視頻中特定目標的批量搜索和偵查。

搜索過程可能須要較長時間，實際搜索速度取決于計算機軟硬件配置條件的優劣不同。搜索結束后，單擊“忽略同物”按鈕，進行重復同物目標圖像的剔除。海量視頻搜索與視頻偵查系統

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圖4.8 執行搜索任務

4.9 瀏覽搜索結果

在圖4.8中，單擊“下一步”按鈕，進入第九個頁面“瀏覽搜索結果”，如圖4.9，該步驟主要是對程序自動批量搜索到的目標進行人工篩選，形成最終的搜索結果。

瀏覽搜索結果時，可以根據須要過濾顯示不同得分等級和排序順序的目標圖像，并可以雙擊每張目標圖像，程序自動定位到該圖像對應的原始視頻位置，并可以進行倒退和前進播放，實現圖像到視頻的定位和回放，對人工篩選工作起到非常重要的輔助作用。海量視頻搜索與視頻偵查系統

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圖4.9 瀏覽搜索結果

4.10 生成報告視頻

在圖4.9中，單擊“下一步”按鈕，進入第十個頁面“生成報告視頻”，如圖4.10，該步驟主要是對搜索結果圖像進行視頻剪輯處理，生成縮略報告視頻。

“延時幀數”默認為100，即使用搜索結果圖像在視頻中前后各100幀的圖像子集生成縮略報告視頻，該值可根據須要修改，比如改為200。海量視頻搜索與視頻偵查系統

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圖4.10 生成報告視頻

4.11 播放報告視頻

在圖4.10中，單擊“下一步”按鈕，進入第十一個頁面“播放報告視頻”，如圖4.11，該步驟主要是播放觀看縮略報告視頻。

播放報告視頻過程中，可以“跳轉原視頻”，并可對視頻截取、合成和編輯。海量視頻搜索與視頻偵查系統

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圖4.11 播放報告視頻 案件實測

截至2014年08月31日，“梯度視頻搜索系統”已先后經過3個案件的實測：2013年04月06日江夏殺妻拋尸案、2013年08月07日武昌小區盜竊案、2014年04月11日武漢大學強奸案。

5.1 2013年04月06日江夏殺妻拋尸案

該案共有73GB約292小時的監控視頻，視頻格式全部為.mp4，畫面質量模糊。

實測中，采用一臺普通i7臺式計算機，運行2個進程，搜索時間分別為：4.1小時、4.5小時，平均搜索時間為4.3小時。

在這73GB約292小時的監控視頻中，通過傳統人工方法檢索受害人和嫌疑人，共找到6處。“梯度視頻搜索系統”的搜索結果為：搜到6處，遺漏0處。

搜索結果如圖5.1，第1張為受害人2013年04月05日00:49:54出來撿垃圾的截圖，第2張為嫌疑人2013年04月05日00:53:01穿著短褲出來看他妻子撿垃圾的截圖，第3張為受害人2013年04月05日海量視頻搜索與視頻偵查系統

www.tmdps.cn 02:52:46撿完垃圾回家的截圖，第4張為嫌疑人2013年04月06日16:08:02從外面回家的截圖，第5張為嫌疑人2013年04月06日19:49:29提著他妻子尸體出來的截圖，第6張為嫌疑人2013年04月06日19:52:49騎電動車拋尸的截圖。

圖5.1 2013年04月06日江夏殺妻拋尸案搜索結果（6處）

5.2 2013年08月07日武昌小區盜竊案

該案共有90GB約117小時的監控視頻，視頻格式全部為.mp4，畫面質量高清。

實測中，采用一臺普通i7臺式計算機，運行2個進程，搜索時間分別為：5.4小時、6.2小時，平均搜索時間為5.8小時。

在這90GB約117小時的監控視頻中，通過傳統人工方法檢索嫌疑人，共找到20處。“梯度視頻搜索系統”的搜索結果為：搜到21處（其中，人工已找到的有17處，人工未找到的有4處），遺漏3處。

搜索結果如圖5.2（其中帶有紅色邊框的為傳統人工檢索未找到的4處截圖），第1張為嫌疑人作案前在第2路攝像頭第1次出現的截圖，第2張為嫌疑人作案前在第2路攝像頭第2次出現的截圖，第3張為嫌疑人作案后在第2路攝像頭第3次出現的截圖，第4張為嫌疑人作案前在第3路攝像頭出現的截圖，第5張為嫌疑人作案前在第5路攝像頭第1次出現的截圖，第6張為嫌疑人作案前在第5路攝像頭第2次出現的截圖，第7張為嫌疑人作案前在第6路攝像頭出現的截圖，第8張為嫌疑人作案前在第7路攝像頭第海量視頻搜索與視頻偵查系統

www.tmdps.cn 1次出現的截圖，第9張為嫌疑人作案前在第8路攝像頭第1次出現的截圖，第10張為嫌疑人作案后在第8路攝像頭第2次出現的截圖，第11張為嫌疑人作案前在第9路攝像頭第2次出現的截圖，第12張為嫌疑人作案前在第10路攝像頭第1次出現的截圖，第13張為嫌疑人作案前在第10路攝像頭第2次出現的截圖，第14張為嫌疑人作案前在第10路攝像頭第3次出現的截圖，第15張為嫌疑人作案后在第10路攝像頭第4次出現的截圖，第16張為嫌疑人作案前在第11路攝像頭第1次出現的截圖，第17張為嫌疑人作案前在第11路攝像頭第2次出現的截圖，第18張為嫌疑人作案前在第12路攝像頭第1次出現的截圖，第19張為嫌疑人作案前在第13路攝像頭出現的截圖，第20張為嫌疑人作案前在第15路攝像頭第1次出現的截圖，第21張為嫌疑人作案前在第15路攝像頭第2次出現的截圖。

圖5.2 2013年08月07日武昌小區盜竊案搜索結果（21處）

遺漏3處分別為：嫌疑人作案后在第7路攝像頭第2次出現（圖5.2.1）、嫌疑人作案前在第9路攝像頭第1次出現（圖5.2.2）、嫌疑人作案前在第12路攝像頭第2次出現（圖5.2.3）。

“遺漏3處”的主要原因在于拍攝條件和已知場景的差異較大，這可以通過“二次搜索”解決，即：將第一次搜到的21處場景全部作為已知場景，再次執行搜索任務，便可搜到“遺漏3處”的嫌疑人目標。

“梯度視頻搜索系統”支持“多目標多場景”的同時搜索，可根據案件偵查的深入推進，增加、刪除和修改已知場景，執行“N次搜索”，確保搜索到的嫌疑人目標及其時空軌跡的完整性。海量視頻搜索與視頻偵查系統

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圖5.2.1 嫌疑人作案后在第7路攝像頭第2次出現

圖5.2.2 嫌疑人作案前在第9路攝像頭第1次出現 海量視頻搜索與視頻偵查系統

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圖5.2.3 嫌疑人作案前在第12路攝像頭第2次出現

5.3 2014年04月11日武漢大學強奸案

該案共有221GB的監控視頻，包含.264、.mp4、.csv5、.dat等多種視頻格式，畫面質量既有高清，也有模糊。

實測中，采用兩臺普通i7臺式計算機，每臺運行2個進程，共4個進程，因硬件配置差異和視頻分配不均，搜索時間分別為：7.6小時、8.9小時、11.3小時、16.9小時，平均搜索時間為11.2小時。

在這221GB的監控視頻中，通過傳統人工方法檢索嫌疑人，共找到4處。“梯度視頻搜索系統”的搜索結果為：搜到3處，遺漏1處，搜到另外2處疑似。

“遺漏1處”的主要原因在于拍攝條件和已知場景的差異較大，這可以通過“二次搜索”解決，即：將第一次搜到的3處場景全部作為已知場景，再次執行搜索任務，便可搜到“遺漏1處”的嫌疑人目標。

“梯度視頻搜索系統”支持“多目標多場景”的同時搜索，可根據案件偵查的深入推進，增加、刪除和修改已知場景，執行“N次搜索”，確保搜索到的嫌疑人目標及其時空軌跡的完整性。

圖5.3.0為已知場景（1處），圖5.3.1至5.3.3為搜到結果（3處），圖5.3.4為遺漏結果（1處），圖5.3.5至5.3.6為疑似結果（2處）。海量視頻搜索與視頻偵查系統

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圖5.3.0 已知場景（1處）

圖5.3.1 搜到結果（3處）-第1處 海量視頻搜索與視頻偵查系統

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圖5.3.2 搜到結果（3處）-第2處

圖5.3.3 搜到結果（3處）-第3處 海量視頻搜索與視頻偵查系統

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圖5.3.4 遺漏結果（1處）

圖5.3.5 疑似結果（2處）-第1處 海量視頻搜索與視頻偵查系統

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圖5.3.6 疑似結果（2處）-第2處

5.4 實測總結

案件實測表明，“梯度視頻搜索系統”值得推廣應用，通過計算機程序快速從海量視頻中搜索特定目標，大大提高案件偵查效率。

今后，“梯度視頻搜索系統”將在“增大檢測率的同時減小誤判率”上加以改進和升級，進一步提升軟件系統的搜索性能。聯系方式

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第三篇：視頻偵查

視頻偵查

1、視頻偵查工作中的沿途視頻倒查是指查找進入現場路線。

2、視頻偵查工作中的沿途視頻順查是指查找逃出現場路線。

3、視頻偵查工作中的精確時空鎖定需要時間校正。

4、視頻偵查工作中對犯罪嫌疑人身高的分析與研判可以使用比例繪圖法。

5、視頻偵查工作中的沿途視頻順查需要與第一現場進行比對。

6、視頻偵查工作中對犯罪嫌疑人身高的分析與研判時，如果使用比例繪圖法，需要尋找視覺滅點。

7、視頻偵查工作中對車牌的分析與研判可以使用圖像直接辨認法。

8、視頻偵查工作中對車牌的分析與研判可以使用車牌追蹤法。

9、視頻偵查工作中對車牌的分析與研判可以使用圖像清晰化處理法。

10、視頻偵查工作中對假牌、無牌、遮擋牌的車輛可以使用車牌追蹤法。

11、視頻偵查工作中對假牌、無牌、遮擋牌的車輛使用車牌追蹤法時，可以使用排除法。

12、視頻信息中的關鍵目標不包括（D）A，涉案人員 B,涉案物品 C,涉案車輛 D,涉案地點

13、視頻偵查工作中對涉案車輛的維修記錄重點關注的不包括（D）A，廠家提供的維修記錄 B,4S店提供的維修記錄 C，保險公司的出險記錄 D，保險公司的保險記錄

14、視頻偵查工作中對涉案車輛的停車記錄重點關注的不包括（D）A，停車場停車記錄 B，賓館停車記錄 C,物業登記的小區停車記錄 D，小區出入登記

15、視頻偵查工作中對涉案車輛的活動區域和運行軌跡進行分析與研判時，重點關注的領域有（A，B，C，D）

A，通行記錄 B，停車記錄 C，維修記錄 D，違章記錄

16、視頻偵查工作中對涉案車輛的通行記錄重點關注包括（A，B，C，D）

A,高速公路通行記錄 B，卡口通行記錄 C，城市出入登記 D，小區出入登記

17、視頻偵查工作中對涉案車輛的停車記錄重點關注包括（A，B，C）A,停車場停車記錄 B，賓館停車記錄 C，物業登記的小區停車登記 D，小區出入登記

18、視頻偵查工作中對涉案車輛的維修記錄重點關注有（A，B，C）A，廠家提供的維修記錄 B,4S店提供的維修記錄 C，保險公司的出險記錄 D，保險公司的保險記錄

19、視頻偵查工作中對涉案車輛的違章記錄重點關注的有（A，B，C，D）

A，超速 B，闖紅燈 C，違停 D，事故

20、視頻偵查工作中對關聯信息的分析與研判包括（A，B，C，D）A，打電話 B，乘坐實名制交通工具 C，進入會員場所 D，路口卡口

21、視頻偵查工作中對關聯信息的分析與研判包括（A，B，C，D）A，使用銀行卡 B，入住旅店 C，網吧上網 D，出現目擊者

第四篇：偵查訊問學視頻感想

偵查訊問學視頻觀后感

偵查訊問方法是在偵查訊問中直接作用于犯罪嫌疑人，以達到一定訊問目的的具體的戰術手段。偵查訊問實踐中常用的方法有：說服教育、使用證據、利用矛盾、情感影響等。通過觀看視頻《733天網－犯罪記錄》、《共和國刑偵專家3》，我有以下幾個感想：

一、從刑偵專家劉忠義身上可以看出，偵查人員應具備良好的心理素質，運用觀察能力、思維能力尋找與犯罪有關的連接點，對犯罪嫌疑人到了哪動了哪放了什么為什么要這么做，進行心理研究，他認為：人的所有行動都受大腦的支配，那么他的腦子在想什么，我們就要琢磨他的頭腦，那么我們和他的頭腦越接近，他的思想思維和我們就越接近，我們只要和他合拍了，我們走近了他，我們才能知道上哪去找他。

二、通過記憶能力、注意能力、想象能力來確定大致的辦案方向，分析犯罪嫌疑人是否有拒供心理。同時劉忠義通過分析，確定了要攻心為上，他準備了50道審訊題目，這也需要偵查人員要有充分的準備。

三、偵查人員還需要有感染能力、意志能力、應變能力等，劉忠義采用面對面坐著審訊的方式，一是他認為在距離上很近，人身體接近同時心靈也是近的，二是距離一拉近，他能很好地觀察犯罪嫌疑人，三是犯罪嫌疑人在說真話和假話的時候，表情、眼神和肢體語言都是不一樣的，所以他能夠在語言上說的每一句話，慢慢增加語言的震懾力。

四、對于極不配合的犯罪嫌疑人，偵查人員要用證據來固定這個事實，通過使用證據，突破犯罪嫌疑人的口供，去獲取新的證據。如《733天網－犯罪記錄》里面就是通過信息梳理，大量地向外排查，發協查通報，及時接受反饋并調取影像證據，通過大量的監控錄像分析和疑犯的口供，對犯罪嫌疑人逐一攻破。

五、偵查人員要注意提問的方式，有直接式提問、探測式提問、循序式提問、跳躍式提問、命題式提問等，根據審問階段靈活使用，譬如《共和國刑偵專家3》中疑犯要求見劉忠義時，劉忠義采用戰略式試探，突然出現在犯罪嫌疑人面前，進行了一輪又一輪的攻心，最后說服犯罪嫌疑人坦白招供。

最后，我認為，一個優秀的偵查人員，的確需要有日積月累的的實戰經驗作堅強的后盾，而且還需要具備良好的政治素養、良好的業務素質、良好的心理素質等。

第五篇：視頻偵查研判如何開展

視頻偵查研判如何開展

視頻偵查作為案件偵破新手段，其受到愈來愈多的重視，如何高效利用海量視頻資源找到線索成為了視頻偵查的瓶頸所在。觀看視頻獲得線索信息這一辦案工作過程被稱為視頻偵查研判，其重點在哪里呢？

所謂視頻研判，是指通過對調取的視頻資料進行觀看研判，獲取案件信息。通過分析、研究監控視頻中嫌疑人的作案過程、活動軌跡、人數、性別、年齡及其體貌、衣著、行為特征，分析其職業、經濟狀況等社會屬性及心理特征、涉案物品、涉案車輛及車牌號等信息，形成研判資料，引導現場摸排查、現場走訪以及結合網偵、技偵等其它偵查手段開展下一步工作。

視頻偵查研判應從現場監控視頻為源頭，現場摸排查為輔助確定偵破方向、嫌疑目標特征等案情相關信息。隨后采用地圖分析方法延展目標活動軌跡。依據圈蹤、辨物、篩疑等偵查原則，挖掘嫌疑目標的反常特征及潛在信息。進一步從個體特征、心理特征、社會屬性等確立嫌疑目標，為下一步偵查工作確定方向。效率源科技VICS視頻偵查系統研究員建議：

1.現場摸排查

視頻偵查研判人員在視頻偵查前應詳細了解案情，搜集所有案件相關信息、現場情況、案發情況等現場摸排查信息，以及現場及周邊攝像頭情況、場所情況、交通狀況等社會信息。

研判人員應親臨案發現場及周邊地區熟悉環境，了解當地情況。利用高科技工具（如VICS現場摸排查系統）輔助進一步掌握現場情況。

2.視頻偵查研判

通過對現場采集的視頻進行摘要處理后仔細觀看相關視頻，抓取有價值的畫

面，并在地圖分析系統上進行標注，預判嫌疑目標活動軌跡，最后匯總關鍵信息生成分析研判記錄，制定下一步偵查工作計劃。

3.視頻偵查專業設備

充分利用視頻偵查專業設備，如效率源科技VICS視頻偵查系統，其由視頻提取系統、視頻分析系統、視頻應用系統以及單兵作戰系統共同組成。通過視頻快速提取系統、現場摸排查系統、視頻智能檢索摘要系統、地圖分析應用系統、視頻偵查研判系統的綜合運用提高視頻偵查研判工作效率。

視頻偵查研判工作不僅僅需要仔細觀看視頻，其需要辦案人員在充分了解現場/案情的基礎之上，充分利用專業視頻偵查設備以及其它偵查手段，然后依靠豐富的辦案經驗確立偵破工作方向，最終成功幫助案情偵破。

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VICS是“效率源”針對公安辦案需求，歷時3年打造的綜合系統，是符合公安機關要求、適于偵查辦案流程、易于辦案人員使用的視頻偵查作戰輔助系統平臺。

“效率源”是國內從事數據恢復、視頻偵查、電子數據、手機取證、失泄密核查等專業裝備研發及銷售的高新技術企業，擁有數十項自主知識產權。