智能化监控技术在治安保卫工作中的应用研究

引言

《“十四五”社会治安防控体系建设规划》明确提出“推动智能化技术与治安保卫工作深度融合，提升防控效能”，智能化监控技术作为社会治安防控的重要支撑，其与治安保卫工作的逻辑关联及应用优化已成为学术研究与实践探索的重要议题。当前，智能化监控技术在治安保卫工作中的应用虽取得一定成效，但智能算法误判、海量数据处理能力不足、人机协同不畅等问题仍制约着技术效能的充分发挥，亟需从理论与实践层面探讨优化路径。本文拟从智能化监控技术与治安保卫工作的逻辑关联角度，分析技术应用现状与瓶颈，提出需求导向的技术迭代、人机协同机制构建、隐私保护平衡等优化路径，解决技术与治安需求不匹配的问题，为提升治安保卫工作效能提供理论参考与实践指导 [1]。

一、智能化监控技术与治安保卫工作的逻辑关联

（一）智能化监控技术的核心特征

智能化监控技术以智能感知与分析为核心，区别于传统监控的被动记录模式。实时性利用前端设备即时采集和处理数据，突破事后检索的时间限制。智能分析采用计算机视觉等技术，实现视频结构化和行为识别，让监控升级为决策辅助工具。数据融合整合视频、GPS、传感器等多源信息，实现交叉验证与追踪功能 [2]。

( 二) 治安保卫工作对技术应用的需求导向

治安保卫工作以预防隐患、快速响应、动态管控为核心目标。精准预警需求上，传统监控缺乏智能分析能力，智能化监控提供实时行为识别与自动预警。快速处置需求中，传统数据孤立问题通过多源数据融合得以解决，支持全面现场信息获取。

二、智能化监控技术在治安保卫工作中的应用现状与瓶颈

（一）技术应用的场景覆盖情况

智能化监控技术在治安保卫工作的应用中，扩展至社区、道路交通和重点要害单位三大领域，呈现差异化特征。社区场景集成了人脸识别和行为分析功能，针对陌生人徘徊等治安问题实现自动预警。截至 2023 年，新建商品住宅社区覆盖率达 92% ，老旧社区改造后提升至68% 。道路交通场景用于流量监测和违法行为查处，城市主干道覆盖率 100% ，高速公路达 98% 。重点单位融合门禁系统，实现身份验证和异常行为报警，覆盖率达 99% ，有效提升防控能力。

（二）技术应用的效能提升表现

智能化监控技术提升治安保卫效能主要体现在预警能力、处置效率与防控精准度三大方面。传统监控依赖人工盯守，预警效果低下且遗漏多；智能监控通过算法自动识别异常事件，大幅提升准确性。某省会城市 2023 年预警社区治安事件 132 起，准确率达 89% ，较 2020年提升 57 个百分点。处置方面，技术快速定位警情位置并推送信息，缩短响应时间；某直辖市交通事故处置平均减至 8 分钟，较 2020 年缩短 41% 。防控上，人脸识别与轨迹追踪实现精准监控，某省教育系统校园非法闯入事件 2023 年下降 75% ，源于身份验证阻止未授权进入。

（三）技术应用中的现实瓶颈

当前智能化监控技术在治安保卫工作中面临多重瓶颈。智能算法误判率较高，在复杂场景如光线变化下可达 5%-8% ，产生无效预警信息浪费警力资源。海量数据处理能力不足，一个城市日均 10PB 数据仅处理 30% 实时数据，其余需离线分析导致延迟。人机协同不畅，民警操作不熟练，某派出所仅处理 850 条预警信息中的部分。隐私保护冲突突出，数据滥用案例如2022 年某省案件引发担忧。

三、智能化监控技术在治安保卫工作中的优化应用路径

（一）基于需求导向的技术迭代优化

治安保卫工作对智能化监控技术的核心需求涵盖精准识别、实时响应、基层适配及数据整合四大维度。技术迭代旨在解决相关痛点。针对复杂场景下分析准确率低的问题，优化深度学习架构并引入多模态特征融合技术 [3]。该技术整合视觉特征如目标轮廓、音频特征如异常声响及运动轨迹特征，提升目标识别和行为分析能力，可疑徘徊识别的准确率可达 95% 以上。针对基层单位硬件资源有限的问题，开发轻量化智能终端采用边缘计算技术。该终端在摄像头本地部署算法，实现端侧实时分析和云端按需存储，降低功耗 40% 并减少成本 50% ，满足低成本、高便捷的应用需求。针对多源数据孤立的问题，完善数据融合技术。制定统一的数据标准后构建跨系统平台，关联视频、门禁、报警等数据。视频轨迹与门禁记录结合能快速锁定目标，预警响应时间缩短 30% 。

（二）人机协同机制的构建与完善

智能化监控技术应用需明确“技术辅助、人员主导”的协同逻辑，通过角色定位与流程设计实现优势互补。从角色定位看，技术负责前端数据采集与初步分析——智能设备捕捉视频、音频等数据，通过算法完成目标识别（如“未戴口罩人员”）、行为分析（如“聚众斗殴”），生成结构化预警信息（目标位置、特征、异常类型）；人员负责决策与处置——一线治安人员接收预警后，查看原始视频验证真实性（区分“居民正常散步”与“可疑徘徊”），结合经验做出决策（是否出动警力）并执行处置。从流程设计看，建立“预警分级推送 + 人员针对性培训”机制：将预警按紧急程度分为高、中、低三级，高级异常（如暴力行为）直接推送至一线终端，同步发送现场视频与位置，确保 3分钟内响应；中级异常（如可疑人员徘徊）推送至辖区民警，预留 10分钟核查时间；低级异常（如物品遗失）推送至社区保安，由其现场处理。同时，开展针对性培训——对一线人员培训“解读结构化信息”（如通过“身高 175cm 、穿黑色外套”快速锁定嫌疑人），对技术人员培训“治安核心需求场景”（如社区重点监控出入口、电梯），实现人机信息对称。通过机制构建，技术的高效数据处理与人员的决策灵活性充分结合，整体处置效率提升 40% 以上。

（三）隐私保护与技术应用的平衡策略

智能化监控技术的平衡需基于合法性与可接受性。首先，制定规范：界定禁止区（如卧室、卫生间）和限制区（如公共空间），限定数据采集仅用于治安保卫，设保存期一般 30 天、异常 6 个月。其次，动态调整范围：节假日扩大监控，夜间缩小；设立反馈机制调节。最后，加强公众知情权：公示监控信息，提供反馈渠道供意见收集。

结语

本文研究表明，智能化监控技术通过实时性、智能分析、数据融合等特征，能有效支撑治安保卫工作的精准预警、快速处置与动态防控，其应用现状与瓶颈的分析为技术优化提供了方向。与前人多关注技术本身的研究相比，本文更强调技术与治安需求的结合，提出的人机协同机制（技术辅助、人员主导）与隐私保护策略（数据规范、动态调整、公众参与），为技术应用的可持续性提供了保障。然而，智能算法精度（复杂场景下误判率仍较高）、海量数据处理能力（基层单位硬件资源有限）等问题仍需进一步研究，未来可通过深度学习模型优化（多模态特征融合）、边缘计算技术升级（轻量化终端）等方式，提升技术应用的精准性与效率；同时，加强公众参与（反馈渠道建设），完善隐私保护法律法规（数据保存期限、使用规范），推动技术应用的合法性与可接受性，为治安保卫工作提供更有力的技术支撑。

参考文献

[1] 姜钧瀚 , 陈梓彪, 刘伟杰. 智能监控技术在治安管理中的应用现状和趋势 [J]. 电脑知识与技术：学术版 , 2020, 16(23):4.

[2] 颜敏骏 . 智能监控技术应用对治安防控的挑战及其应对 [J]. 中文科技期刊数据库 ( 文摘版 ) 工程技术 , 2023(2):3.

[3] 钟永强 , 王文山 . 新时期视频监控技术应用发展思考 [J]. 中国安防 , 2024(7):93-97.