人工知能がスマートな警察活動を可能にする

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都市化と経済発展の加速に伴い、我が国の社会保障を構成する要素が拡大し、公安機関の警察活動に大きな圧力をもたらしている一方で、警察資源はほとんど増加しておらず、需要と供給の矛盾がますます深刻化しています。このような状況において、警察機関は、公安機関の業務変化の現在のニーズに適応するために、新しい技術と新しいモデルによる突破口を早急に模索する必要があります。

2018年以降、人工知能は単なる紙上の概念や技術に留まらず、さまざまな垂直分野との統合を加速していることは業界ではよく知られています。セキュリティ業界では、人工知能が徐々に実務応用の段階に入り、人工知能の価値が最も発揮される分野の一つとして、スマート警察は人工知能、ビッグデータ、クラウドコンピューティングなどの技術の統合によって新たな発展特性を示しています。

すべての警察データの集約が基礎となる

ビッグデータは情報資源であり、スマート警察活動の不可欠な燃料備蓄である。データの認識と収集、ビッグデータプラットフォームの構築は、スマート警察システムを構築するための基本プロジェクトであり、いわゆる公安情報化建設の内容である。公安警察の戦闘力には情報資源が必要であることは疑いの余地がなく、情報化を利用して警察機構の革新を促進し、警察業務の効率を高め、公安機関の実務能力を全面的に強化する必要がある。

この流れに沿って、近年、江蘇省、南京、広州、深センなどの大都市はビッグデータ情報化の構築を積極的に推進しています。江蘇省公安部の劉洋部長はかつて、「ビッグデータ戦略を重視し、スマート警察の構築に努め、社会安全の優位性を掌握し、常に犯罪者の先を行く必要がある」と述べた。同時に、「誰かが来たら警察に通報でき、その軌跡を知り、目的地を知り、プロセス全体を制御できること」が江蘇省のスマート警察構築の新たな目標であると述べた。

しかし、警察業務の範囲には、交通、公安、消防、国境防衛、コミュニティなど、複数の種類の警察が含まれます。警察業務の従来の細分化により、データリソースが断片化され、原始的になり、ビッグデータ分析と判断、およびサービスの意思決定のニーズをサポートするのに十分なインテリジェンス情報を形成することが困難になっています。現在の断片化された情報配信状態は、タイムリーで効率的な意思決定という実際のニーズとますます相容れなくなっており、情報リソースの統合的な応用には早急な打開策が必要であると言えます。

そのため、警察の情報化を推進する過程で、広報機関は、知覚や機械視覚機能を備えた監視カメラやその他のIoT端末機器のカバー範囲を拡大するだけでなく、さらに重要なのは、省警察クラウドを構築してすべての警察データと社会データを収集し、さまざまな警察の種類間の情報リソースの統合を加速し、さまざまな業務セグメントを水平に結び付けて、警察の情報化の構築と応用のための公共の技術環境とサービスサポートを提供する必要がある。これにより、経済的に発展途上の地域は、クラウドを構築するための経済条件や技術的能力がなくても、省警察クラウドが提供するコンピューティング、ストレージ、データリソースを共有できるようになり、現場の警察官の効率が大幅に向上し、仕事のプレッシャーが軽減されます。

移動警察は必要な援助となる

現在、警察業務はますます緊急性、機動力、突発性が高くなっています。また、警察官、特に基幹警察官は、現場での勤務中に、さまざまな状況で大量の複雑な情報収集と記録に直面することがよくあります。移動警察設備は、警察官の電話の受信と処理、現場調査、情報収集、情報検証、巡回と対話などを支援し、警察官が迅速に電話を処理し、基本的な社会情報を収集できるようにし、基幹警察官の負担を軽減し、資金を増やすことができます。

近年、セキュリティ分野における人工知能技術の浸透に伴い、フロントエンドのインテリジェント化が徐々に発展のトレンドとなり、端末装置としての移動警察端末も徐々にインテリジェント化しています。移動警察用端末機器には、主に移動警察端末（顔認証などの本人認証、現場での情報入力・保管などを含む）、移動車両、警察用ウェアラブルデバイス、移動警察プラットフォームなどが含まれます。移動警察端末のカメラを例にとると、インテリジェントカメラヘッドは端末側で収集したビデオ画像を直接識別して処理し、最短時間でビデオ画像の構造化処理を実現し、ラベル付けされた構造化キー情報を移動警察クラウドプラットフォームにアップロードして分析と意思決定を行うことができます。これにより、クラウドの作業負荷が大幅に軽減されるだけでなく、さらに重要なことに、現場での事件処理の効率が向上し、移動警察の実用価値がより発揮されます。間違いなく、これらの移動警察装置は、人工知能のサポートにより、スマート警察の発展をより良く促進し、警察官の実務効率を大幅に向上させ、警察プラットフォームと上位の公安情報システムをシームレスに接続して、警察全体の情報化を真に実現することができます。

モバイル警察端末は、公安ビッグデータの情報収集源であるだけでなく、警察業務における最前線の警察官の最も重要なアシスタントでもあり、公安ビッグデータの構築に重要な役割を果たしているため、各省の公安機関からますます重視されていることがわかります。実際、2017年の国家公安科学技術情報化作業会議の時点で、公安部はモバイル警察アプリケーションシステムの構築を加速することを明確に求めていた。現在、全国の公安部門はモバイル警察システムの構築を加速しており、公安情報アプリケーションをデスクトップアプリケーションからモバイル端末に拡大しています。

AI統合研究が原動力

インテリジェントフロントエンド機器（移動警察機器を含む）であれ、警察クラウドプラットフォームであれ、収集されたデータの価値の実現は、人工知能技術の統合的な応用と切り離せないものです。フロントエンドは、さまざまな認識と比較やビデオ構造化をリアルタイムで処理し、端末側のインテリジェンスを実現し、レイテンシ、消費電力、パフォーマンスの面でフロントエンドシナリオアプリケーションの要件を満たします。一方、バックエンドは、多次元データに基づく詳細な分析と判断に反映され、戦闘指揮センターに相当します。ビッグデータに基づく研究と分析は、人工知能技術と組み合わせることで、事件解決、犯罪予防、的確な攻撃、意思決定の支援など、警察業務において重要な実用的価値を持つことは否定できません。

我が国のセーフシティやスノーブライトプロジェクトなどのプロジェクトの推進により、大規模なビデオ監視機器の配備が全国に広がりました。しかし、人工知能が導入される前は、これらの監視装置から得られる膨大なデータと公安業務のデータは、実際にはリンクされていませんでした。ビデオ捜査は、容疑者、車両、物品の特徴などの事件情報の検索とラベル付けに依然として人力に依存しており、業務効率は低いままでした。しかし、フロントエンドとバックエンドに人工知能技術（アルゴリズムと計算能力）を統合し、膨大な多次元データを分析・モデル化し、さまざまなタイプのデータの背後にある固有の論理関係を深く掘り下げることで、膨大なデータの徹底的かつ包括的な応用が可能になります。

AI がビデオデータに対して構造化された処理を迅速に実行し、人、車両、物体を迅速に識別して比較できることは業界ではよく知られています。現在、顔認識技術は、管理や捜査、国境検査、犯罪容疑者の特定、司法上の肖像識別、重要な場所のアクセス制御、ホテル、インターネットカフェ、娯楽施設のセキュリティ管理など、公共安全業界で広く使用されています。顔認識に加え、車両認識、音声認識などの人工知能関連技術が公安業界でますます応用され、公安情報化とスマート警察の構築に貢献しています。

人工知能やクラウドコンピューティングなどの技術の商用化により、警察官は警察クラウドプラットフォームを利用して、省全体で「ワンクリック地図調整」、「パターン関連付け」、「画像検索」などを実現できるようになり、さらには数秒以内に大量のビデオから関連する肖像画を検索することもできます。これにより、公安業務の効率が大幅に向上し、AI技術の動向により、警察活動も事後捜査から予防へと移行しており、AIの研究と分析をインテリジェントセキュリティの発展に統合することの重要性は明らかです。

要約する

以前、南京公安局は2019年に大型データセンターを建設し、2020年にスマート警察システムの構築を基本的に完了し、その後さらに2年間をかけて警察業務における人工知能の実用化を実現し、公安機関の戦闘効率の飛躍的な向上を促進すると発表しました。このことから、公安スマート警察システムの構築において、ビッグデータプラットフォームの構築と人工知能の応用は極めて重要であることがわかります。ビッグデータリソースが基礎であり、警察クラウドが情報リソースを収集するプラットフォームである場合、人工知能は発展のエンジンです。この3つはすべて不可欠です。モ​​バイルポリシングは、最も重要な情報収集機器であり、警察の強力なアシスタントとして、警察官の実際の業務に近く、警察部隊の先鋒であり実践派であると言えるため、その重要性はますます顕著になっています。