結合影片與人工智慧的原則式警務

March 16, 2020 Craig Guillot

智慧城市, AI 技術, AI

警務工作一向不輕鬆,而且隨著公民使用智慧型手機和攝影機拍攝警務的情況愈來愈普遍,複雜度更是有增無減。雖然現在警察值勤時經常錄影,但往往流於偏頗,而且未必從頭到尾全程拍攝攔檢過程,也未必是從警察的角度拍攝。

有鑑於近期幾起涉及警察的槍擊案備受矚目,現在有三分之二的警察以及九成以上的公民,偏好使用穿戴式攝影機錄下執法單位與大眾之間的互動。

如今各警局紛紛尋求自動化端到端影片解決方案記錄互動、蒐集調查證據,以及為潛在的不當行為指控辯護。透過人工智慧、原則式自動錄影,以及雲端運算技術,所有授權人士都能針對警方攔檢取得記錄文件,而且過程一目了然。

隨時隨地的原則式自動錄影

科羅拉多斯普林斯警察局 (CSPD) 正是最佳範例。該警局採用了自動化端到端影片解決方案,輕輕鬆鬆就能拍下警察的視角。

CSPD 從 2016 年 9 月開始試用穿戴式攝影機,之後陸陸續續在全警局推出 500 多台攝影機。目前為止錄製了超過 125,000 段影片,幾乎涵蓋了各種類型的警方執法行動,範圍包括酒測以及追捕。這類影片為刑案與執法情形提供了寶貴的證據,並且大大協助了公民申訴審查。

部分警察對穿戴式攝影機敬而遠之,害怕這類攝影機可能對自己不利,但有鑑於近期在全國各地發生的幾起事故,多數人則是將攝影機視為保護自己的工具。舉例而言,在一起涉及警方的爭議性槍擊事件中,穿戴式攝影機的影片畫面顯示,嫌犯持槍且拒絕合作。影片證據足以令人信服,大陪審團最後判定開槍正當合理。

CSPD 採用了 BodyWorn 穿戴式攝影機和 Utility, Inc. 的 RocketIoT 車載路由器,締造了這樣的成果 (圖 1)。

BodyWorn 讓警察從他們的角度錄下互動過程
圖 1. BodyWorn 讓警察從自己的角度錄下互動過程。

「不同角度的影片可能傳達出不同的故事。大家都知道有人會錄下事故的影片。現在的重點在於,影片和音訊是從警察的觀點錄製。」Emeritus 執行長兼 Utility, Inc. 共同創辦人 Robert McKeeman 表示。利用影片記錄交通攔檢和其他互動早已不是新鮮事了。然而,固定於儀表板的攝影機視野有限,而簡單的夾式穿戴式攝影機則必須在每次與公民互動時手動開啟。過時的設備往往讓警察分心,而且不少人會忘記手動啟動錄製。

CSPD 的系統會自動執行,利用穿戴式攝影機、車內攝影機與 4G 支援 LTE 的平台,自動拍下影片與狀態意識。整合攝影機、感應器和車輛之後,所有視覺資料與通訊都集中在同一個位置 (圖 2)。

穿戴式攝影機與車內攝影機結合 4G 支援 LTE 的平台,能夠拍攝影片並加強狀態意識
圖 2. 穿戴式攝影機與車內攝影機結合 4G 支援 LTE 的平台,能夠拍攝影片並加強狀態意識。

人工智慧實現了原則式作業

人工智慧技術支援的軟體,讓警局能就攝影機何時開始錄製建立原則。舉例來說,穿戴式攝影機可以設定為在警察停車並打開車門時啟動錄製,或者也可以設定為在警察開始跑動時啟動錄製。槍套感應器也能啟動錄製、通知附近警察,並在警察從槍套拔槍時通知調度。

McKeeman 表示:「GPS、車輛速度直接歸零,以及警察打開車門,全都會觸發影片開始錄製」。

所有影片和通訊都會傳送至車載路由器,接著加密並將資料儲存於雲端,即時供總部或現場的其他警察存取。

RocketIoT 系統還會擷取 GPS 位置、日期、時間這類資料,以及緊急信號燈或警報器啟動、停車或是警察下車這類事件。攝影機自動啟動以及插入中繼資料,警察便能夠從第一人稱角度記錄整段互動,從警察與嫌犯互動錄製到攔檢結束為止。

許多警局設定的原則規定,必須等警察回到車上並關閉緊急信號燈,穿戴式攝影機才能停止錄製。此舉不僅能確保錄下所有證據,警察更不會遭人指控在整個公民攔檢結束前關閉攝影機。

支援軟體讓警察坐在車上就能觀看影片、寫筆記,並且與其他警察分享。

智慧城市的證據管理

Rocket 4G LTE 無線邊緣路由器、物聯網平台和影片伺服器是整套系統的大腦。這套系統搭載 Intel®,以完整 Linux 電腦的方式作業,並隨附 Intel® SSD,最多可支援四台 PoE 攝影機 (圖 3)。

RocketIoT–XLE 是 4G LTE 無線邊緣路由器、物聯網平台和影片伺服器
圖 3.RocketIoT–XLE 是 4G LTE 無線邊緣路由器、物聯網平台以及影片伺服器。

所有資訊與影片在錄製時均採 AES-256 加密,僅限在警局能夠控制影片畫面觀賞者的行動裝置與中央電腦播放,讓地方檢察官、辯護律師和其他有關當局能夠存取相關影片。必要時,這套軟體解決方案還能讓地點、號誌以及特定人士的臉模糊。

McKeeman 最後總結:「我們關心的是事實。我們不打算,也無意扮演社會和政治決策者。決定原則的是警方勤務人員、公共安全公職人員和民選公職人員。這項技術可以極為安全可靠的方式執行那些政策。」

作者簡介

Craig Guillot

Craig Guillot is a B2B writer who specializes in IoT, machine learning, SaaS, data analytics and other technologies. He has written white papers, ebooks, ghostwritten thought leadership and blog content for such organizations as Samsung, Microsoft, JPMorgan Chase and National Retail Federation.

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