在2024年，刘海璐从山东科技大学毕业，通过“机关警力下沉”来到潍坊寿光城区派出所。这位年轻的计算机专业科班生决心在基层派出所大显身手，他发现辖区内老旧小区众多，电动车盗窃案件占据了近四成的比例。刘海璐不甘心只靠人力来破案，决定用自己的专业知识“琢磨点不一样的东西”。 在一次案件中，居民丢失了一辆红色雅迪牌电动车，这给刘海璐带来了很大的压力。他意识到公共视频网络已经覆盖了整个寿光市，只要嫌疑人骑走了电动车，就一定会被拍到。于是他萌生了一个想法：用AI模型来给电动车“画像”，帮助警方快速锁定失窃车辆。刘海璐选择了前沿的YOLO11目标检测算法作为框架，从零开始训练模型。 为了获取足够的样本数据，刘海璐从警务平台抓拍图和视频流中一帧一帧地裁剪和收集。没有专业设备的他，把自己笔记本电脑里的4060显卡发挥到了极限。训练模型是个耗时耗力的精细活，刘海璐常常在值完夜班后继续“捣鼓”到凌晨。副所长桑文超记得第一次见到刘海璐训练出的模型时，感到非常惊喜，“半夜醒来就看见他还在电脑前，电脑屏幕上跟演电影似的”。 经过多次迭代训练，模型的识别准确率稳定在95%以上。压在刘海璐心头的那辆红色雅迪牌电动车也很快被找到了。“原来靠人力可能要几天才能找到结果，现在模型跑数据半小时就能出结果。”刘海璐说。这个模型不仅提升了办案效率，还改变了警方的破案思路。 去年9月，寿光汽车站周边连续发生了两起电动车盗窃案，现场没有监控记录。传统侦查方法受阻时，刘海璐利用模型发现这两起案件是同一个人所为，并迅速破案带破积案两起。11月在一次夜间电瓶盗窃案中，嫌疑人伪装严密但也被模型锁定了三名嫌疑人。自从模型投入实战以来，已经协助破案5起、抓获嫌疑人9名，辖区盗窃案破案率同比提升了16.5%。 刘海璐并不满足于只解决盗窃问题。他还协助交警处理了一起“老头乐”肇事逃逸案。根据训练好的模型从数据库中找到了肇事者信息。“我的愿望就是能用科技为大家赋能。”刘海璐说。他计划构建一个参数库，让民警破案时只需上传车辆信息就能自动核查比对。 作为从机关下沉到基层的民警，刘海璐深知基层警力紧张与技术需求之间存在巨大差距。“如果不在基层工作的话，我也做不出这个东西。”他感叹道。通过代码世界与民生琐事的结合，刘海璐将冰冷的数据转化成了守护群众财产的力量。 现在在寿光城区派出所值班室内可以看到刘海璐紧盯着电脑屏幕上的进度条和一串串滚动的代码。键盘敲击声清晰可闻，“科技璐”正用AI找回失窃的电动车。他说：“这事关老百姓的出行和平安，虽然东西小但民生事大。”屏幕上运行着的代码汇聚成一束追光，照亮了通往更深更远平安之路。