一、概述

　　1. 全国公安机关视频图像信息整合与共享平台

　　2012年，公安部规划了三年之内全国公安机关视频图像整合的主要内容：建设核心的视频图像共享系统，优化视频监控系统和相关配套设施，最终建成点、线、面相结合的全方位、无死角的视频监控系统[1]；解决以往各区域、各部门，各自为政、自成系统，各系统之间制造厂商不同、互通接口、传输协议、数据格式等没有统一规范和标准等相关问题[2]；最终实现在不同区域、不同部门、不同警种的监控视频资源共同使用、共同调度，建立起公安部门实战应用的有用平台。

　　2. BP神经网络

　　BP网络属于多层前馈网络，其学习训练是通过层层的误差逆向传递实现的。

　　BP网络训练学习原理：学习模式从输入层输入给神经元，神经元被激活，其激活值将通过与 的计算传递到隐含层，计算结果作为隐含层的输入值，进一步与

　　进行计算，最后由输出层输出对应学习模式的最终相应输出值。然后进行误差的逆向传递，在此过程中，要保证实际误差输出值不断向希望误差输出范围靠近，在这个前提下，开始从输出层逆向逐层修改各连接权值。这样重复修改权值，直到网络全局误差小于预先限定值则训练成功，假如训练次数超过限定次数，网络依然没有收敛，则网络训练同样结束，需要重新训练[3]。

　　3. 步态识别

　　视频监控系统采集行人的步态信息是通过一系列图像，进行运动检测、运动分割、特征提取等处理，提取出行人的步态特征。然后通过与已储存在数据库中的步态模式作对比，判断是否为同一行人步态信息[4]。

　　二、基于BP神经网络步态识别的研究

　　1. 基本实现步骤

　　首先从案发现场多方面、多角度获得尽可能多的犯罪嫌疑人步态信息；其次对获得的步态信息进行处理，获得足够充裕而且全面的BP网络所需输入向量模集；然后对BP网络进行训练、学习，最终形成记忆；已形成记忆的BP网络对视频监控系统采集到的行人步态信息进行识别；如果系统报警，民警进行进一步核实，进行下一步部署。

　　2. 详细实施过程

　　(1)步态信息的获取

　　首先，犯罪现场勘察：从现场遗留下来的脚印等信息获得犯罪嫌疑人步态的时间—距离参数，主要包括步幅、步频、步长、步速、步行周期、步相角、步行时相[5]等信息，从而获得犯罪嫌疑人的步态信息。其次，调取监控录像：在犯罪现场范围内调取监控录像，从监控录像中采集犯罪嫌疑人的一系列视频图像，进行运动检测、运动分割、特征提取来获取犯罪嫌疑人的步态信息。

　　(2)转换已获取的步态信息

　　将获得的步态信息转换为可以供BP网络训练学习的输入模式向量。假如输入层有n个单元，则其输入模式向量为

　　(k=1，2……，m；m为学习模式数)。则需要将获得的犯罪嫌疑人的步态—时间参数以及从视频监控系统获得的步态信息，通过信息的整合和归一化处理转换为n维向量的形式，供BP网络进行训练、学习。

　　同时，由于BP网络的训练学习需要的输入模式向量集是全面且数量足够的，所以仅仅凭借从犯罪现场以及调取的视频监控获得的步态信息所建立的输入模式向量是远远不够的。因此，需要我们科学地修改相关参数，建立足够的输入模式向量来组建输入向量模式集。

　　我们可以根据不同外界环境对行人步态信息造成的不同影响(如在炎热的太阳下、冰冷的雪地里、缓慢上坡、快速下坡等情况)以及个人的情绪对步态信息的影响(如郁闷、高兴、恐惧、着急等)，通过对不同环境的假设和研究，计算出步态—时间参数随之的变化，进而获得足够全面的BP网络输入模式，满足BP网络学习需要。

　　(3) 对BP网络进行训练、学习

　　首先分别使用输入模式向量集中的每一个输入模式对BP网络进行学习、训练，一直到所建立的所有输入模式训练结束。然后选择在犯罪现场提取的可靠的、有重大嫌疑的犯罪嫌疑人步态信息转换的输入模式对网络进行训练，直至网络全局误差系数达到预定要求，网络学习结束。

　　(4)步态信息的识别

　　已训练完成的BP网络对监控系统获取的行人步态信息进行识别，若和BP网络中形成记忆的步态信息达到一定的吻合度，则发出报警，通知民警进行核实后进行下一步部署。反之，则进行下一轮的识别。

   三、研究意义

　　1. 全国公安视频信息整合平台的意义

　　在全国公安视频资源共享和整合的这一大趋势下，打破了条块的局限性，无论犯罪嫌疑人藏身何处，只要在公安视频联网的监控之下，就会立刻被识别，并最终被捉拿归案。同时，规范了互通接口、传输协议、数据格式等标准，避免了同一监控点同时出现多个部门的监控摄像机重复监控的现象，从而延伸了监控系统和视频资源的应用广度和深度，同时对于城市建设来说节约了人力、物力、财力。

　　2. BP网络应用的意义

　　对犯罪嫌疑人的识别不需要建立庞大的比对数据库(如：人脸识别、指纹识别、虹膜识别等)，只需要更新目标犯罪嫌疑人的步态信息，从而减轻了系统运行压力、提高了识别速率、降低了更新难度，同时避免了庞大数据库的建立和维护，节约了系统建立的投资和系统维护的成本。

　　相对于指纹识别和虹膜识别，BP网络识别所需要的犯罪嫌疑人的信息相对较容易获得、获得途径较为广泛。同时技术要求相对较低，实验情况和现实情况存在出入相对较小，易于理论和现实接轨。

　　3. 步态识别的意义

　　步态信息的不重复性：在不同的生理特征下，每一个人的骨骼、肌肉、肌腱先天是不同的，同时体重、重心、协调能力等特征也必不相同，因此必然导致步态特征的种种差异。另外，人的性格不尽相同，而性格却是影响行人步态特征的重要因素。因此人的步态特征是不能复制、独一无二的。

　　步态信息的侦察是非接触的：当对犯罪嫌疑人的步态信息进行采集时，是非接触的采集，在其完全不知情的情况下进行的。进而，可以做到犯罪嫌疑人在无任何准备状态下对其进行抓捕，把握好最佳抓捕时机。同时也避免了犯罪嫌疑人在知情的情况下为了躲避检查，故意伪装的情况，再者非接触的信息侦察可以减少对无关民众正常生活的打扰、缩小影响面、提高工作的保密性。

　　步态信息难以隐蔽：即使在将来技术公开的情况下，犯罪分子具有一定的反侦察能力，在重要设卡关口处故意伪装，但是一个人的步态特征是一种自然的养成，不可能长时间地伪装，特别是在特殊情况下(如紧张、恐惧等)很容易露出破绽，进而被识别发现。