潍坊寿光城区派出所运用AI模型快速找回了一辆失窃电动车，仅用半小时，确实有点牛。这次行动发生在2025年的深夜，值班民警刘海璐给这个识别电动车的AI模型进行了多次训练，这是他利用业余时间捣鼓出来的“秘密武器”。刘海璐毕业于山东科技大学计算机专业，2024年通过“机关警力下沉”来到基层派出所工作。寿光市区老旧小区多，电动车盗窃案件占比将近四成，面对这个难题，这位年轻的科班生决心用自己的专业解决问题。刘海璐就给每个失窃电动车都做了一张“画像”，AI模型就给数据装上眼睛。他选取前沿的YOLO11算法作为框架，样本不够的话就从警务平台的视频截图中一帧帧裁剪、收集起来。没有专业设备就把笔记本电脑里的显卡压榨到极限。训练这个模型确实很费脑子，调优参数、标注样本、迭代测试等等，经常值完夜班还继续干到凌晨。一开始把模型投放实战后已经帮助破获了5起案件，抓获了9名嫌疑人，辖区盗窃案破案率同比提升了16.5%。 因为没有监控的帮助，破案靠人力排查耗时又费力。在刘所长的指导下他开始琢磨起来：如果有个能快速识别特定车辆的AI模型就好了。他从2025年秋天的一个案子开始着手研究：一辆红色雅迪电动车被盗。车主着急得很报警当天就问了好几次情况。这时寿光已经有了覆盖广泛的公共视频网络。刘海璐心想嫌疑人偷了车一定会被拍到应该可以从海量视频截图中找到目标。 刘副所长桑文超记得第一次见到刘海璐训练出来的模型感觉太惊艳了。“后来亲眼看到模型用不到半小时就锁定了被盗窃车辆还激动地发了朋友圈。”朋友圈内容是说看到现场制作大数据模型破案真科技啊！“ 现在的破案率比以前提升了很多啊！” 刘所长孙勇说：“现在破案思路变了从‘人找车’变为‘从车找人’。” 以前靠人力排查可能要几天时间现在跑模型半小时就出来结果只需复核几组数据就行了。 这个AI模型不仅提升了办案效率也改变了办案思路。 此前连续发生在寿光汽车站周边两起无监控的盗窃案利用模型训练发现是同一人作案迅速破案还带破了积案两起。 在另一起电瓶盗窃案中嫌疑人伪装严密但根据模型成功锁定了三名嫌疑人。 现在寿光城区派出所的技术人员不仅解决盗窃案还协助交警处理肇事逃逸案这些都让大家感受到了科技的力量。 “如果我不在基层就不会知道这些问题”刘海璐说：“ 所以我打算继续研发更多功能把参数库建起来让民警上传车辆信息就能自动核查比对像识图软件一样方便。” 他表示要把冰冷的视频数据转化成守护群众财产的力量用一行行代码照亮电动车回家的路。