潍坊寿光市公安局城区派出所近日因一项创新举措引起关注。该所民警刘海璐利用业余时间自主研发的电动车识别模型，在破获盗窃案件中显示出显著效能，将办案思路从传统的"人找车"转变为"车找人"，大幅提升了基层警务工作效率。 问题的提出源于现实困境。城区派出所辖区内老旧小区众多——电动车盗窃警情占比近四成——成为影响群众生活安全的突出问题。传统侦查方式面临瓶颈：若第一现场缺乏监控，民警需要调取周边所有监控录像，逐帧逐段进行人工比对，耗费大量时间和精力，且破案效率难以保证。这种低效的办案模式与现代警务工作的要求形成鲜明对比。 转机出现在一起具体案件中。2025年秋天，辖区一位居民的红色雅迪牌电动车被盗，这辆车是其日常出行的必需工具。居民的多次急切询问触发了刘海璐的思考。毕业于山东科技大学计算机专业的他，通过"机关警力下沉"来到基层派出所，具备将专业知识转化为实践工具的条件。他意识到，寿光已建成覆盖广泛的公共视频网络，盗窃车辆必然会在某处被拍摄到，关键是如何从海量视频数据中快速精准地识别出目标车辆。 基于此认识，刘海璐萌生了为电动车"画像"的想法，即利用人工智能模型在海量信息中精准筛选目标。他选用前沿的YOLO11目标检测算法作为技术框架，从零开始进行开发。面对样本不足的困难，他从警务平台抓拍图和视频流中一帧一帧地裁剪、收集数据；缺乏专业设备，他将笔记本电脑的显卡性能"压榨"到极限。训练模型的过程极为繁琐，参数调优、样本标注、迭代测试等环节需要反复推敲。他常常在完成夜班值守后继续工作到凌晨，最终使模型识别准确率稳定在95%以上。 模型的实战应用效果显著。那辆压在刘海璐心头的"红色雅迪"很快被找到。相比传统方式可能需要数天的人工查证，模型仅用不到半小时就锁定了被盗车辆，民警只需对最终结果进行复核。这一突破性进展改变了办案思路：从先锁定犯罪嫌疑人再寻找失窃车辆的"人找车"模式，转变为先通过车辆特征锁定目标再追查嫌疑人的"车找人"模式，大幅提升了办案的针对性和效率。 自模型投入实战以来，成效不断显现。去年9月，寿光汽车站周边连续发生两起电动车盗窃案，现场均无监控。刘海璐利用模型训练发现两案嫌疑人为同一人，迅速破案并带破积案两起。11月的一起夜间电瓶盗窃案中，嫌疑人伪装严密，他依据模型成功锁定三名嫌疑人。截至目前，该模型已协助破案5起，抓获嫌疑人9名，辖区盗窃案破案率同比提升16.5%。这组数据充分说明了科技手段在基层警务中的实际价值。 刘海璐的创新并未止步于电动车盗窃案。他曾受交警同事请托，协助处理一起"老头乐"肇事逃逸案，通过模型从数据库中筛出车辆信息，最终锁定肇事者。这表明该技术具有广泛的应用潜力。他的长远规划是构建一个参数库，将模型平台化、系统化，使民警破案时只需上传车辆现有信息，系统就能自动核查比对，实现类似"识图软件"般的便捷操作。这一愿景的实现将深入推动基层警务工作的智能化升级。
从人工筛查到智能识别，该创新不仅是技术突破，更是基层警务工作的智能化实践；它证明科技手段能够提高治理效能和群众安全感，为解决社会治理难题提供了新思路。