AI步态识别新应用——步态研判模型赋能公安系统

通过盈力科技步态识别技术在涉案视频分析研判中的高效运用，不仅将涉案视频分析研判水平和能力提升到新的高度，同时推动涉案视频录入的数量和质量大幅提升，使涉案视频在侦查破案中的运用效果再上一个新的台阶。

什么是步态识别技术？

步态识别技术是基于运动生理学、人体运动力学等学科原理，运用深度机器学习和神经网络算法，对人体步幅、步频、步宽、足部摆动周期、关节弯曲度、抬腿高度、摆臂周期等特征进行大数据智能化分析，从而实现对目标进行精准识别的一种人体生物特征识别技术。

步态识别技术

盈力科技步态研判模型

近年来，随着人工智能技术的崛起，步态识别技术成为继人脸识别技术之后一个新的生物识别技术热点，其实战应用很好地弥补了人脸识别的应用盲点。在国内，盈力科技的3DFORCE步态识别技术就是根据人物的连续运动影像，提取运动人物的空间位置，身高体态、运动模式、衣着特点等一系列特征信息，将各种特征通过空间变化，归化到统一的三位特征空间并构造任意视角下的人体运动特征集合，通过神经网络深度学习模型来思考识别，将目标对象从海量的视频中搜索出来，解决了视频侦查领域的世界级难题。

盈力科技在自主研发的3Dforce步态识别技术的基础上，开发的步态研判模型，能够对不同时间、场景、衣着等条件的视频目标进行有效识别，将传统人工逐案比对的涉案视频研判模式提升为系统智能运算、机器自动推送的高效快捷研判模式，有效解决了传统涉案视频研判中，海量数据研判效率较低，对跨时间、跨场景，衣着、体态、发型发生变化的同一视频目标难以比出等业务痛点。

步态研判模型

盈力步态研判模型设计理念

模型以“实战引导数据采集，数据支撑实战效果”为理念，通过步态识别技术在涉案视频分析研判中的高效运用，不仅将涉案视频分析研判水平和能力提升到新的高度，同时推动涉案视频录入的数量和质量大幅提升，使涉案视频在侦查破案中的运用效果再上一个新的台阶。

步态研判模型功能

（1）数据获取

模型与公安视频侦查实战应用平台之间通过互通信令实现案件信息的上传与提取。这种案件信息的获取方式分为自动和手动两种。公安视频侦查实战应用平台可以随时将案件库更新推送至智能串并系统；同时，利用研判模型也可以定时从公安视频侦查实战应用平台提取相关更新。除了系统预置的串并分析模型之外，办案人员还可根据自己所拥有数据的实际质量情况，临时选择自定义串并分析模型，实现图像数据的手动上传或提取。

（2）特征提取

系统从公安视频侦查实战应用平台里获取到的案件信息包括涉案视频、案情简要文本等信息。在案件信息上传的同时，系统将自动拆解案件包，并自动提取其涉案嫌疑人的步态特征。

（3）案件串并

模型系统以案件的全面特征为基点，对案件库中所有案件的步态特征进行比对识别，自动将案件串并结果推送至公安视频侦查实战应用平台。

步态研判模型

步态研判模型系统案件串并流程

案件录入后，系统会自动提取案件性质、作案时间、作案区域等关键词，通过多关键词的搜索可快速锁定含有相同关键词的案件，从上万件案件中筛选出千余条结果。然后通过提取到的步态特征、人脸特征、结构化信息等数据，系统进行智能化推荐，将结果进一步缩小到“百”级范围。最后，通过对数据进行全面的综合比对，从时间、空间、作案手法特征、嫌疑目标特征等多个维度加权分析，系统将智能推荐相似度高的案件，快速从海量案件中筛选出相似目标人，为串并提供更多研判参考。

盈力科技