对视频检材进行初步检验, 需记录待检验视频的文件名、MD5值、帧速率、画面尺寸等属性信息。

固定视频证据后, 应尽可能全面了解视频的拍摄设备情况, 现场视频可能的来源有公安监控、非公安监控、移动拍摄点、手持录像设备等。视频拍摄设备位置及方向较明确的, 可以使用文字表述, 如“ XXX大门监控（东向西）” 。较复杂的情况下, 可附现场视频分布图并在图中标识设备位置和拍摄范围^[5], 文字表述为“ XXX大厅枪机, 位置见附图中非i” , 其中i代表摄像头编号, 拍摄方向用“ < ” 图标表示, 示意图见图1。对于同一案件现场的多个视频进行解析时, 使用现场视频分布图作为附图, 可更为明确地表示多个摄像头间的位置关系, 便于更好地理解视频中反映的事件过程。

视频中的事件过程一般按照事件发生的时间顺序进行描述, 视频显示时间往往与北京时间不同, 应记录与北京时间校正的误差信息, 如比北京时间慢25 s记为“ -25 s” 。在案事件现场存在多个录像设备时, 设备之间的时间也会存在差异, 造成对事件过程的误读, 如有条件应分别与北京时间进行校正。一些计时系统不准确, 与北京时间的偏差会随时间推移而变化, 也不排除存在人为调整, 尤其当视频提取和视频校正相隔天数较多时, 不可仅依赖时间顺序来判断事件过程的先后。一些案事件中多段视频同时记录一段事件过程, 通过时间校正理清多个检材之间的时序关系, 有助于更清晰完善、多视角地还原事件过程。有条件的, 可参考嫌疑人特殊的动作或位置将检材时间差校正到帧, 如图2, 根据人物位置及抬左脚脚尖的动作, 判断检材2视频与检材1视频对应时间帧间隔为1 497帧。实际检验中, 可按照检验要求, 结合案事件现场多个视频的关联信息或者单个视频中参考信息进行时间校正。

图1

Fig.1

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	图1 现场视频分布图Fig.1 Distribution of the cameras (1, 2 and 3) in a crime scene

图2

Fig.2

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	图2 根据目标人物位置及动作进行检材视频时序分析Fig.2 Timing analysis into the positions and actions of the target

由于拍摄环境、设备质量、通信传输等因素的影响, 案事件视频证据有时会存在一些画面异常情况, 常见的有丢帧、图像失真、视线遮挡、周期性噪声等。这些画面异常情况的存在可能会影响对关键人、车、物等目标特征、状态和行为的判断。视频内容解析过程中, 应在对视频进行初步检验的阶段, 尽可能详尽、准确地记录这些画面异常情况。

视频图像质量较差, 难以直接反映事件关键信息时, 可对截图或连续帧图像通过图像去噪声、图像增强、退化图像复原等技术进行图像处理。

2.1.1 图像去噪声

对单帧图像, 根据图像中噪声的空间和频率特性, 选取具体的图像滤波方法, 包括中值滤波、维纳滤波、小波滤波、3DCT、HMM、总变差、冲击滤波、去条纹、自适应最佳陷波等。对多帧图像, 先计算运动目标的运动参数和运动矢量场, 得到一个稳定的图像序列, 然后进行多帧平均、多帧融合等操作。通过序列图像去噪声, 反映目标稳定的局部特征。

2.1.2 图像增强

通过灰度变换、直方图处理、空间域滤波、锐化、局部增强、频率域滤波、色彩变换等方法, 突出目标的细节特征。

2.1.3 退化图像复原

通过观察法、试验法、数学建模法, 估计图像的退化函数, 再通过逆滤波、维纳滤波、约束最小乘方滤波等方法去除图像的运动模糊、散焦模糊、抖动模糊等。

2.2.1 图像检测

根据检验要求对重点帧的边缘、运动、帧差异等进行检测, 分析有关人、车、物的状态及变化。运动矢量的检测可手动对图像添加点、线、形状等图元进行手动匹配, 也可采用相关匹配、形状匹配等自动匹配。帧差异检测可计算重点帧中相邻帧之间的差异或与第一帧之间的差异。图3为一起火灾案件视频图像, 通过对起火前、起火后图像的帧差异检测, 可以确定最初的起火位置。

图3

Fig.3

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	图3 通过帧差异检验确定起火位置Fig.3 Finding fire source location by the frame subtraction

2.2.2 摄影测量

有条件时, 在原始视频环境下拍摄标定板, 建立校准文件, 根据拍摄设备的内部参数和扭曲参数完成图像校正。然后, 基于实测测量或非实测测量的空间点三维坐标, 测量高度、平面图形面积、不同平面上两点距离、已知点到平面距离、两点距离等。在室外空间或现场发生改变等情况下, 使用视频内已知的画面点坐标、距离、角度等信息也可以进行目标高度、速度等估算^[6]。如图4, 为根据一起交通事故的视频估测事故半挂车速度的示意图。通过图示路灯底部画垂直于画面横边的参考线, 找到事故车辆右前侧、右后侧通过参考线的帧号, 通过帧的时间戳计算事故车辆通过参考线的时间约为0.92 s, 车辆登记信息显示车辆长度为16.97 m, 车辆速度估算为66.4 km/h。通过摄影测量的方式估测视频中人、车、物等位置、状态、速度、行为等, 得到的数据往往具有一定误差, 但可辅助得出对案件某一具体事实的定性判断, 如图4中例子可以表述为：“ 画面时间20:27:15至20:27:19, 事故车辆以正常速度通过xx高速xxx监控” 。

图4

Fig.4

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	图4 视频中车辆的速度估计方法Fig.4 Speed estimation into the targeted vehicle in evidential video

2.3.1 检材视频的内容分析

案事件视频证据中常见的争议内容有：嫌疑人与受害人有无身体接触、嫌疑人是否持凶器、嫌疑人是否有射击准备动作、伤害发生时嫌疑人是否有主动的攻击行为、嫌疑人穿着衣物或携带配饰等的特征、嫌疑人的静态或动态人像特征、嫌疑车辆是否接触到受害人、嫌疑车辆在接触受害人之前是否有刹车过程、是否有其他异常的路面情况等。这些内容分析的要求往往围绕案事件中关键目标的关键行为, 对案事件的定性起到重要作用, 很多时候伤害结果不是单一行为构成的, 而是由分散在视频证据中的单一目标或多个目标的多个行为叠加导致的, 因此在视频整体的解析中对这些关键点进行内容分析是有必要的。图像分析的过程中可以参考图像处理、图像测量的结果, 结合监控设备、拍摄环境、目标特征等信息进行判断。

2.3.2 视频中关键目标的模拟实验

受现场监控视频质量及环境光线、拍摄距离等因素的限制, 往往无法直接通过图像处理、图像测量确定人、车、物关键的特征和行为, 在相同的摄像头下进行现场实验可辅助检验人分析、理解图像深层次信息。

实验中需尽可能使拍摄条件与原始视频一致, 将实验对象的位置、姿态、动作等等调整到与原始视频基本相同^[7]。

模拟目标人的关键动作行为。实验应选择与视频中目标人身高、体型等特征相似的对象, 有条件的, 由目标人或嫌疑人本人进行模拟; 模拟目标车辆的轨迹, 应选择与视频中目标车辆车型、颜色等特征一致的实验对象, 有条件的, 直接使用目标车辆或嫌疑车辆进行模拟。模拟目标物品的运动, 应选择与视频中目标物品种类、颜色、批次等特征一致的实验对象。

2.3.3 现场视频的关联分析

更多的情况下, 办案单位未开展模拟实验, 检验人拿到的只有案事件发生时及案事件发生前后的视频资料, 可对检材视频信息的关联信息进行分析, 针对不同的检验对象采用不同的方法。图5是一起火灾案件视频截图, 需检验左图所示检材图像中外墙可疑光斑是否与起火有关, 在现场监控的条件下难以区分火光和环境光, 因此选取起火前相近时间段的视频图像作为样本, 发现检材和样本中对应位置环境光线变化情况基本一致, 因此在检验中不再依据可疑光斑出现的时间判断起火时间和燃烧情况。

图5

Fig.5

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	图5 参考同一摄像头其他时间段的视频进行图像分析Fig.5 Image analysis aided with the same camera’ s videos of other time periods

报告分为以下部分：

1）检材情况。记录检材视频的文件名、拍摄方位、画面时间、校正时间、画面情况等。其中, “ 画面情况” 主要记录视频中目标时间段有无丢帧、跳帧、图像失真等特殊情况。

2）检验要求。记录检验要求、重点目标、具体检验内容、重点时间段、目标编号及标注等。其中, “ 具体检验内容” 应表述为：“ 时间段+特定目标+有无+特定的状态或相互关系” 或“ 时间段+特定目标+状态变化等整体情况; “ 目标编号及标注” 中对目标人、车、物等进行分别编号, 必要时, 应包含标注图。

3）内容解析。按照画面时间顺序, 分析并表述目标人、物的关键状态、相互关系等情况。需根据检验要求和具体检验内容, 在图像查看、图像处理、图像测量的基础上, 对目标的关键动作行为进行统计和分析, 形成视频解析结果。必要时, 结合现场实验进行分析。

图6为视频内容解析报告的格式样例, 涵盖了视频证据内容解析的基本要素。视频内容解析报告的具体内容, 可根据案件类型和检验要求的差异进行调整。

图6

Fig.6

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	图6 视频内容解析报告样例Fig.6 Exampled report of the evidential video analyzed