夏夜“夜经济”商圈治安巡查的 AI 防控策略

夏夜的“夜经济”已成为城市经济发展的重要引擎，不仅丰富了市民的夜间生活，还拉动了消费增长。然而，随着夜间人流量的急剧增加，商圈治安问题也日益突出。AI 技术凭借其强大的数据处理、模式识别和智能决策能力，为夏夜“夜经济”商圈治安防控带来了创新解决方案。通过构建 AI 防控体系，能够实现对商圈治安的实时监测、精准预警和高效处置，对于保障商圈的安全稳定、促进“夜经济”持续健康发展具有重要意义。

二、AI 技术在商圈治安巡查中的关键技术解析

2.1 视频监控与智能识别技术原理

视频监控与智能识别技术是 AI 防控体系的基石。智能监控设备基于计算机视觉领域的深度学习算法，对监控视频流进行实时、逐帧分析。在物体识别方面，常用的 YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法和 FasterR-CNN算法，通过对大量标注图像进行训练，构建深度神经网络模型。这些模型能够快速识别视频中的人物、车辆、物品等各类物体，并准确标注其位置和类别。对于行为识别，采用时空卷积网络（STCN）等技术。该技术结合了空间维度上的图像特征提取和时间维度上的动作序列分析。上海南京路步行街通过部署智能监控系统，将可疑行为识别准确率提升至 95% 以上，大幅减轻了人工巡查压力，有效预防了治安事件的发生，保障了商圈的安全与秩序。

2.2 数据分析与预警系统技术架构

数据分析与预警系统依托大数据处理平台和 AI 算法引擎构建，其技术架构主要包括数据采集层、数据存储与预处理层、数据分析层和预警发布层。数据采集层通过多种渠道收集数据，涵盖治安监控系统的视频数据、警情记录数据、商圈内各类传感器（如人流量传感器、环境传感器等）数据以及商铺运营数据等。杭州某商圈引入的 AI 预警系统，通过对半年内3000 余条治安数据的分析，成功将盗窃案件发生率降低 40% 。该系统不仅能预防犯罪，还能为警务资源的科学调配提供数据支撑，提升治安管理的精准度与效率。

2.3 人脸识别技术在低光照环境下的实现

在硬件方面，配备红外摄像头，红外光在低光照环境下具有良好的穿透性，能够获取清晰的人脸红外图像。在算法层面，结合基于深度学习的红外人脸识别算法。首先利用生成对抗网络（GAN）对红外图像进行增强处理，提高图像的细节特征和质量。然后通过卷积神经网络（CNN）提取人脸的关键特征点，构建特征向量。在与公安系统数据库进行比对时，采用余弦相似度算法等高效的特征匹配算法，快速计算待识别特征向量与数据库中已有特征向量的相似度。深圳某夜市通过部署人脸识别系统，在三个月内成功协助警方抓获 5 名在逃人员，同时有效震慑了潜在违法犯罪行为。

三、AI 防控策略的技术实现流程

3.1 数据采集与预处理流程

在夏夜“夜经济”商圈，数据采集工作涉及多源异构数据。视频监控数据由分布在商圈各个角落的高清摄像头采集，这些摄像头通常以 25 帧/秒以上的帧率进行拍摄，以确保能够捕捉到清晰、连续的画面，覆盖主干道、商铺门前、停车场等各个区域。人流量数据通过安装在商圈入口、通道等关键位置的红外传感器或基于视频分析的设备获取，能够实时统计进出人员数量和流动方向。警情数据则从公安警务系统中同步，包括案件类型、发生时间、地点等详细信息。

3.2AI 模型训练与优化机制

针对不同的治安防控任务，需要构建相应的 AI 模型并进行训练优化。以行为识别模型为例，首先要收集大量包含各类正常与异常行为（如行走、奔跑、打架、争吵等）的视频片段作为训练数据集。然后对视频中的每一帧进行人工标注，明确行为类别，为模型训练提供准确的标签信息。

在模型构建方面，通常采用卷积神经网络（CNN）结合循环神经网络（RNN）的结构。CNN 用于提取图像帧中的空间特征，RNN 则能够捕捉行为在时间序列上的动态特征，二者结合可以更好地识别复杂的行为模式。在训练过程中，需要设置合适的超参数，如学习率、迭代次数等，并使用随机梯度下降等优化算法不断调整模型参数，使模型在训练数据集上的损失函数值逐渐降低，从而提高模型对不同行为的识别准确率。

3.3 智能巡查与预警的技术实现路径

智能巡查与预警的技术实现依托于多技术融合的系统架构。在智能巡查路线规划方面，AI 系统综合考虑实时人流量数据、历史警情分布、商圈内摊位和商铺布局等因素。利用改进后的路径规划算法，如基于遗传算法优化的 A^* 算法，以最小化巡查时间、最大化覆盖风险区域为目标，动态生成最优巡查路线。成都某夜市应用智能巡查系统后，巡逻人员日均巡查里程减少 30% ，但警情响应时间缩短至 5 分钟内。

在预警实现方面，当视频监控与智能识别系统检测到异常行为、人脸识别系统识别出可疑人员或数据分析与预警系统预测到高风险时段和区域时，系统会通过消息队列将预警信息发送至警务人员的移动终端 APP 和公安指挥中心平台。移动终端 APP 采用实时推送技术，确保警务人员能够在第一时间收到预警，并根据预警详情快速响应。

五、AI 技术在商圈治安改善中的技术挑战与应对策略

5.1 数据安全与隐私保护技术难题

随着 AI 技术在商圈治安防控中的广泛应用，数据安全与隐私保护面临严峻挑战。大量涉及个人信息的视频、图像、身份数据等在采集、传输、存储和使用过程中存在泄露风险。

为应对这一问题，在数据加密技术方面，采用先进的加密算法，如 AES（高级加密标准）算法对传输和存储的数据进行加密处理。在数据传输过程中，使用 SSL/TLS 协议建立安全连接，确保数据不被窃取和篡改；在数据存储方面，对敏感数据进行加密存储，即使数据被非法获取也难以解密。

在访问控制技术上，构建基于角色的访问控制（RBAC）模型。根据警务人员、安保人员、系统管理员等不同角色设置相应的数据访问权限，严格限制对敏感数据的访问。例如，普通安保人员仅能查看其负责区域的实时监控视频，无权访问人脸识别数据库中的人员身份信息。

5.2 应对复杂环境的 AI 算法优化

夏夜商圈环境复杂多变，光照条件不稳定、人员密集且流动频繁、背景噪声干扰大，这些因素对 AI 算法的性能提出了极高要求。

在图像识别算法优化方面，针对低光照问题，除了采用自适应直方图均衡化等技术增强图像的亮度和对比度外，还对深度学习模型结构进行改进。例如，在一些先进的人脸识别算法中，引入多尺度特征融合技术，能够在不同分辨率下提取人脸特征，提高在复杂光照和遮挡情况下的识别准确率。

6 结语

综上所述，AI 防控策略在夏夜“夜经济”商圈治安巡查中成效显著。通过视频监控与智能识别、数据分析与预警等技术，实现了治安实时监测、精准预警和高效处置，大幅降低了治安事件发生率。同时，有效应对了数据安全、复杂环境及系统融合等挑战。未来，持续优化 AI 技术，将为“夜经济”商圈安全稳定和城市经济发展提供更强有力的保障。

参考文献：

[1]王裕均.人工智能技术在治安防控中的应用研究[J].互联网周刊，2025，（07）：30-32.

[2]林家熠.人工智能技术在治安防控中的应用研究[J].通讯世界，2024，31（05）：169-171.