当前课程知识点：刑侦视频图像处理 > 第12章 刑侦案件智能串并 > 12.1什么是案件的智能串并？ > 12.1什么是案件的智能串并？
同学们
大家好
从今天开始
我们将为大家介绍
真实案件破获当中
常用的方法
串案与并案
在这门课当中
我们将为大家详细地介绍
人工智能方法
在串并案当中的应用
首先我们来学习
什么叫做案件的智能串并
当然我们先来学习一下
在公共安全领域当中
非常常用的这样一个
案件的串并
是什么意思
首先来认识什么是案件的串并
在案件办理过程当中
单个案件的线索
有可能是非常有限的
不足以侦破案件
但从某个时间段
某个阶段
或者是某个区域来看
它有很多在作案手段
在作案时间上的共同点
通过比较多个案件中
相似的嫌疑人
嫌疑车
嫌疑物等线索
找出其中的关联项
获得更多的有效线索
从而更好地支撑破案
这就需要
我们具有串并案的思想
去研究案件
那么
我们需要什么样的前提条件呢
案件之间是存在着千丝万缕的联系
它为破案提供了重要的线索
这些线索是串并案的前提
那比如说
这里所示的图1的关系
人的分析
那分析某人的社会关系
用于分析犯罪嫌疑人的
社会关系等情况
如图2所示的
分析人 案 地 物 组织间的相互关系
用于总结案件之间的相关性
那图3所示的
就是一个盗窃案件发案的分布图
这些都构成了我们串并案的条件
那随着技术型团伙作案
向深层次发展的趋势
串并案的实现
有利于加强跨地区的刑侦合作
共享犯罪信息
以及主动出击和预防犯罪
如果要将这些信息
智能地串并在一起的话
我们是有望
获得以下数据分析任务的
比如说能够发现
人眼在短时间未能识别的线索
或者是在大数据上
自动检测异常事件的发生
在大数据上关联更多的信息
或者称之为线索
这些在短时间内
办案人员肉眼是无法识别的
所以
这就是我们进行
案件智能串并的意义
随着科学技术的高速发展
特别是人工智能技术的发展
才使得开展案件的智能串并
成为可能
比如说
现在线索它是具有时效性
和隐蔽性的
而且面对着更庞大的案件的数据
和更高的破案速度的要求
以及我们先进的人工智能发展技术
日渐成熟为契机
所以
我们能开展案件的智能串并方法
我们以期获得呢
更多的理论落地实际的
多项的应用型研究
但是
目前案件智能串并的研究现状
还没有达到实用的程度
70%以上案件是靠人工分析
主要原因
主要有以下几点
首先已知的这些特征
或者称之为线索
它在数据录入阶段是人工录入的
特征提取在很大程度上
是研究者
基于他的先验知识生成的
数据的获取不全面
导致某些特征
某些分析就会失效
分析方法不能够满足
实际工作的灵活需求
那例如
这里给大家举了一个实际的例子
这是一个基于特征词的
案件智能串并
由于特征词是人为输入的
串并的结果
那对于破案的意义
其实并不大
它对于我们数据的管理
和案宗的管理
具有很明显的意义
但是它未能发现
人眼所不能发现的线索
所以
目前的技术是很难实现
案件之间的关联
技术到实用这条路
还有很远的路要走
但是2019年的年底
有这样一条公共安全的新闻
震动了全国
它为我们开展智能案件串并
带来了希望和一些启示
其中这样讲到
涉及了3地
背负了7条人命
潜逃23年的女逃犯
劳某落网了
那么时隔23年
早已更名改姓
再未犯案的劳某
是如何被警方发现的呢
那是谁立下了此次大功
下一节课
我们就从这个案件开始讲起
这节课就讲到这里
谢谢同学们
-1.1 绪论（上）
--1.1绪论（上）
-1.2 绪论（下）
-第1章测试
-2.1 光照不良图像增强处理（上）
-2.2 光照不良图像增强处理（下）
-第2章习题
-3.1图像超分辨率重建技术概述
-3.2基于插值的图像超分辨率重建
-3.3基于深度学习的图像超分辨率重建之神经网络
-3.4基于深度学习的图像超分辨率重建
-3.5基础知识介绍
-3.6压缩感知与超分辨率重建
-3.7基于压缩感知字典学习的超分方法
-第3章测试一
-第3章测试二
-4.1引言-什么是HDR图像
-4.2 概述-HDR图像处理的研究内容
-4.3HDR图像获取—多曝光融合
-4.4色调映射基础
-第4章测试题
-5.1图像水印技术概述
-5.2图像单水印技术
-5.3图像双水印技术
-第5章测试题
-6.1图像检索概述
-6.2词袋(BOW)特征描述
-6.3VLAD特征编码
-6.4PCA降维
--6.4PCA降维
-7.1 监控视频编码的作用
-7.2 监控视频编码的标准
-7.3 监控视频编码标准
-第7章测试
-8.1运动目标检测
-8.2运动目标跟踪
-第8章测试题
-9.1高光谱图像基础知识
-9.2高光谱图像的应用
-9.3高光谱图像处理
-第9章测试题
-10.1现勘足迹的基本知识
-10.2现勘足迹提取方法
-10.3结构光测量技术概况
-10.4结构光提取原理
-10.5现勘三维现场重建技术
-10.6基于二维图像的三维现场重建
-10.7基于深度信息的三维现场重建
-10.8应用案例
--10.8应用案例
-第10章测试题
-11.1研究背景与意义
-11.2图像预处理技术
-11.3基于LBP纹理的鞋印检索
-11.4基于SIFT特征的鞋印检索
-第11章测试题
-12.1什么是案件的智能串并？
-12.2实现智能串并案的机遇与挑战
-12.3智能串并案的实现策略与方案
-12.4真实案件智能串并的实现
-第12章测试题
-13.1刑侦模拟画像概述
-13.2 刑侦模拟画像计算机辅助系统
-13.3刑侦模拟画像计算机辅助系统：两维三维画像辅助
-第13章测试题
