top of page

智慧警政,科技偵防~AIoT先進科技大幅提升犯罪偵防與治安治理能量

2022, MAR. 31

新聞來源:全球安防科技網

AIoT科技發展日新月異,隨著愈來愈多先進的資通訊(ICT)及物聯網(IoT)技術導入警務工作中,「科技執法」也發揮愈來愈重要的作用。未來,智慧警政會有哪6大執法趨勢呢?

在科技日新月異的時代,具有影像分析技術的監控系統及結合穿戴式智慧科技設備,已是全球在治安維護與犯罪預防上的主流趨勢。近年來,國內警政積極導入AIoT、Big Data等智慧科技助力打擊犯罪,有別於過去耗時費力且成效不彰的人工影像搜索與過濾作業,如今各縣市已大幅提升犯罪偵防與治安治理的能量。

例如,台中市創建「科技偵防情資整合分析平台」運用科技偵辦刑案,大幅提升犯罪偵查效能;台北市為擴增打擊犯罪能量,進行約1萬6,000支監控攝影機汰舊換新工作,並將整體系統提升,強化員警調閱效率並提高破案率;高雄市透過智慧科技執法與強化偵防作為,屢破突發犯罪事件,積極穩定治安。此外,新北市繼之前推出全國首支「警用無人機隊」後,再次推出「智慧戰警頭盔」,戴上這頂安全頭盔巡邏的員警目光所及的車牌,都能即時辨識是否為遺失、贓車或涉案車輛,提升治安維護效率。

智慧警政6大執法趨勢

然而,除了運用先進技術來預防犯罪及降低犯罪率之外,若能夠同時加強警民合作,更能將預防及打擊犯罪成效做到最大化。根據美國FUSUS專家預測,今(2022)年智慧警政將有6大執法趨勢,亦可提供國內警政單位與警務執行人員參考。

1、以社區參與為導向的警務模式
許多具有遠見的警政領導者意識到,通過以社區參與為核心原則的警務計畫,可以建立非常成功的公私合作(public-private partnership)模式,從而帶來更好的整體治安維護成果。藉由在社區內建立信任感,可使警察獲得更多的合作、更好的資訊,以及對私有安全資源(如社區民眾自行架設的監控設備)更多的訪問權,進而降低犯罪事件發生。

2、安全相關資訊導入雲端進行整合
需與社區參與齊頭並進的,是持續將城市安全監控相關資訊進行整合。有別於獨立、封閉式的架構,將規模龐大的城市安全相關資訊導入雲端(Cloud)將有助於整合的進行,便於未來的管理及運用。公共安全的技術未來在於開放式平台,該平台能夠與廣泛的資源進行整合並可共同運用,例如:在緊急情況或犯罪調查期間,可隨時針對所需資訊進行360度全方位調閱使用(包含社區監控攝影機影像),或在公共場所利用AI(人工智慧)驅動的設備進行監測,對於創造更好的公共安全至關重要。

3、雲端RTCC和情資整合中心的爆增
基於雲端技術的普及,大大降低了RTCC(Real Time Communication Center,如同台灣的「勤務指揮中心」)建置的門檻。曾經只有少數資源豐富的執法機構才能實現的建置,現在幾乎只要能夠負擔得起軟體授權和一些監視螢幕費用即可擁有,最大的好處將是顯著降低設備數量和經常性支出成本且易於操作。隨著雲端RTCC的發展,我們也將看到以情資整合中心(Fusion Centers)形式進行更廣泛的跨機構/跨區域合作,這些情資整合中心將實現更好的互助行動,更有效地匯集跨地區和司法管轄區的情資,以及跨機構更好地資源分配和共享。

將城市安全相關數據導入開放式雲端平台,並運用AI人工智慧
進行快速分析和預判,將大幅提升警方執法與治安維護效率。

4、以數據(Data)驅動的警政管理方法
雖然憑藉數據預判犯罪熱點、進行警力配置以有效預防和打擊犯罪的執法方式(如美國的CompStat)已行之有年,但經過長期累積的數據量也呈現指數級增長。為了更好的利用CompStat(Computerized Statistics)這類警政管理系統,開發更好的數據建模方式並將成果應用於日常勤務操作變得至關重要。然而,如何將不同來源的資料(如性犯罪者、車牌辨識等)匯整在易於操作的可視化平台中,並成為可交叉引用的數據,是值得關注的重點。

5、更加依賴人工智慧(AI)
憑藉對大規模數據分析的效率和經由「訓練」不斷自我提升的能力,人工智慧(AI)將在警政執法中發揮越來越重要的作用。隨著城市安全相關數據爆炸式地增長,這些數據量已大到無法由人力進行評估,而利用AI建模即可在龐大的數據中快速分析,且進一步突顯隱藏在數據背後的關連性。

在較新的AI模型中能夠有效地辨識圖片和影像中許多屬性條件,包括性別、顏色、車輛、物品(背包或武器)等和系列動作,使其能在數百小時的監控影像中快速找到特定車輛或個人,再進行相關證據的匹配;亦可透過城市安全監控影像網路,即時鎖定、追蹤符合屬性條件的車輛或個人。以往,這些都需要動用數十名警力同時觀看數百個攝影機影像,現在已可運用AI智慧影像辨識來自動執行。從長遠來看,AI將會越來越多地應用於各種不同的影像和偵測系統當中,如城市監控攝影機和警用隨身攝影機,將接收到的影像與相關犯罪數據庫比對,為現場人員提供即時有用的情報。

6、人力和訓練的演變
當政府因預算有限、精減人力(尤其是文職人員)時,往往會對預測性(AI)警務模型產生更大的需求。為因應人員縮編,未來可能會看到更多公私協作的情形產生——來自民間的專業人員以不同的AI工具,更有效地運用公共安全數據,提出更多的治安解決之道。警察人員也將負責建立以社區情報網為基礎的警務工作,為了加強社區參與和建立信任感,他們須更深入了解其所負責地區的居民生活和文化背景,因為若無法建立信任感,社區民眾就不太可能主動與警察單位合作。而警察人員也應不斷接受新的訓練,包括像:如何促進社區參與、提升自身技能、快速辨識並安全處理患有心理或精神疾病的高風險人員或罪犯。

善用智慧科技執法和預防犯罪,正當其時!

隨著愈來愈多先進的資通訊(ICT)及物聯網(IoT)技術導入警務工作中,「科技執法」也發揮愈來愈重要的作用。警察人員在日常勤務移動中,獲得前所未有的影像和數據訪問權限,從而提高他們的反應能力,同時各單位人員也將逐漸擺脫笨重的車載設備(Mobile Data Terminal, MDT),只需透過手機或平板即可連接到雲端系統即時查閱;而當指揮官一聲令下,分散在各地的警務人員即可連線參與RTCC即時系統,形成更緊密地聯繫與快速溝通。

bottom of page