一、项目简介

公共安全是社会稳定的基石。当前，随着犯罪手段日益多样化、犯罪组织愈发隐蔽以及青少年犯罪率持续上升，传统警务模式面临技术手段单一、实战能力不足等多重挑战，亟需构建一套集打击办案、精准管控和风险防控于一体的智能化实战平台，提升公安机关在复杂场景下的打防管控能力。

本项目由中星微技术股份有限公司研发，依托大数据计算、多模态大模型和小模型结合等核心技术，构建以多维数据整合汇聚、海量数据深度挖掘与分析、智能业务协同为核心的一站式一体化综合实战应用平台。

二、优势特点

智能体：基于多模态大模型技术，深度与本地公安数据与现网业务平台结合，通过更高效的问答模式，赋能日常智能办公、案件快速侦破等场景，显著降低民警操作门槛。

事前管控预警：创新“通用+行为”双规则引擎，通过多算子组合构建自定义规则管控预警任务，实现灵活、高效的人车智能管控。

万物搜：基于大模型技术，实现对视图画面的全要素识别。并通过自然语言检索技术，实现对目标外貌特征、时空关系、行为动作、关系和物品的精准语义化查询。

异常隐患检测：通过AI视图分析技术，精准识别聚集、入侵、越界、违停、持械等异常事件，实现对隐患事件的实时预警，覆盖活动安保、治安维稳、公共安全监督等多个应用场景。

算法工厂：构建“训练-发布-应用”算法全流程管理体系，解决传统算法泛化性差、迭代周期长、算力利用率低和算法易用性差等问题。实现了从模型自训练到实际应用的无缝衔接。

三、建设成效

通过借助多模态大模型能力。突破传统单一特征检索局限,实现对人、车、物等目标的智能识别与语义检索，单次检索即可获取目标全量数据及关联图谱，线索研判效率提升3倍。

通过事前管控预警模型，灵活构建多种团伙识别预警模型。某省公安机关运用该平台构建团伙挖掘预警模型，破获青少年飞车党、团伙涉油盗窃等多起案件。

通过隐患事件检测和自定义算法工厂，动态构建不同场景的预警检测能力，建立聚集、持械、入侵等18类异常行为模型，实现对九小场所、防控圈层等重点区域的智能盯控，某市应用后重点区域发案率下降45%。

图总体架构

四、专家评语

本项目针对当前警务实战中视频信息智能化应用低的问题，构建了以多模态大模型、视图计算与智能规则预警引擎为核心的一体化实战平台。通过隐患事件检测和自定义算法工厂，动态构建不同场景的预警检测能力，构建了18类实战中常用到的异常行为模型，实战效果显著，有效提升了警务工作效率与精准防控能力，具有较高的推广价值。