案例1 某年5月3日21时许, 某县105国道某大酒店门前发生一起交通事故, 电动三轮车司机伤势严重, 肇事车辆逃逸。经勘查发现现场遗留一块白色保险杠碎片, 走访目击证人反映为一辆白色皮卡车, 肇事后向南逃逸, 但由于天黑没有看清牌号。对现场周边视频进行了调取, 由于案发现场位置没有监控探头能拍摄到, 通过现场周边的路面监控, 结合现场遗留物品和目击人对肇事车辆的描述, 视侦员在众多车流中逐个分析, 最终确定一辆白色皮卡车有重大嫌疑, 可是监控照射范围大, 车辆距镜头较远, 无法分辨出车牌号码; 于是对该车行走轨迹进行追踪, 在一个监控照射范围较小的画面中发现了此嫌疑车辆, 由于车速较高, 产生运动模糊, 只能分辨出车牌号为“ * * TB* 2” (见图1)。

视侦员利用卡口模糊查询结合特征比对法, 将判读出的三个字符输入卡口系统, 并选取车身颜色为白色、车辆类型为小型汽车为条件进行模糊查询, 共检索出80条记录。再结合车辆特征比对, 最终确定车牌号为“ 某KTB123” 的皮卡车为目标车辆(见图2)。办案部门找到该车辆后, 驾驶员对肇事行为供认不讳, 案件顺利侦破。

图1

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	图1 车辆轨迹追踪判读出车牌包含“ * * TB* 2* ” ;

图2

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	图2 车辆特征比对

案例2 某县长征路边发生一起撬车门盗窃车内物品案件, 视侦人员勘验现场后, 调取周边监控, 发现一辆两厢车有重大嫌疑, 但距离镜头较远, 无法分辨出车牌照, 于是循迹追踪此两厢车轨迹, 在去案发现场前一个摄像头发现了此车, 画面条件相对较好, 能够分辨出嫌疑车辆为尼桑牌两厢车, 车身颜色为绿色, 截图处理后判读出车牌号包含“ * * * * 071” (见图3), 以“ 071” 为条件输入卡口系统, 检索当天所有卡口的记录, 共查询出86条记录, 选取车身颜色为深色, 车型为小型车, 再次搜索查询出41条记录(见图4), 结合特征比对确定了车号为“ 某PJR071” 的尼桑骐达车为目标车辆。

图3

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	图3 嫌疑车牌包含“ * * * * 071” ;

图4

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	图4 卡口系统查询记录

城市监控录像系统的前端摄像头大部分照射的范围都大, 有的所记录的画面本身质量就不高, 车牌照在画面当中所占范围更小, 所以有时不能分辨清楚。而卡口拍照系统是专门调整拍摄记录过往车辆的, 前端摄像头所照射的范围小, 并配有专门的补光设备, 画面质量相对来说较高, 还具有智能化的特点, 能够识别记录车牌号、车身颜色及车牌颜色等信息, 后台软件具有智能检索功能, 录像系统的动态和卡口拍照系统的静态形成互补, 视频侦查人员把这二者有机结合起来, 灵活运用到侦查破案中, 能够发挥事半功倍的作用。实际操作运用时还要注意以下几个问题:

(1)判读号码时要注意外形相近数字的区分, 比如“ 0、6、8、B” 和“ 1、7、L” 等之间的区分, 对于确实难以分辨的, 应排列组合、逐个检索。对于没有牌号的车辆, 要根据追踪的轨迹, 分析其可能会经过的卡口, 以及经过的时间段, 以此为条件进行检索。

(2)卡口系统搜索时输入条件尽量详细, 图像中所蕴藏的信息要利用全面, 比如车身颜色、车辆类型、车牌类型等, 来缩小查询出的范围, 提高查询的精准度, 更快速确定目标车辆。

(3)车辆特征比对时要注意把握细节特征, 搜索出车辆后首先从车型上进行筛选, 然后再抓住细节特征, 比如车辆年检标志位置、车身上碰撞划擦痕迹、车内饰物、车身贴花等, 找出同一认定的依据。

(4)有时现场周边没有监控, 现场走访目击人对车牌号记忆也不是很清, 只能隐约记得几个数字, 也可利用此方法, 划定时间段、逃跑方向, 利用卡口系统模糊检索出车辆, 根据描述的车辆特征来缩小摸排范围或确定嫌疑。